図ボックスのサイズを変更して Matplotlib で凡例のカットオフに対処する

Matplotlib では、プロット軸の外側に凡例を移動すると、図ボックスによって凡例がカットオフされることがよくあります。解決策として軸を縮小することが提案されていますが、特に多数の凡例エントリを含む複雑なプロットを表示する場合に、データの可視性が低下します。

Matplotlib メーリング リストの Benjamin Root の応答で強調されているように、より効果的なアプローチには次のようなものがあります。 savefig 呼び出しを変更して凡例を追加のアーティストとして組み込む:

fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')

このメソッドは同様ですtiny_layout を使用すると、savefig が Figure ボックスのサイズを計算するときに凡例を考慮できるようになります。

次の拡張コード サンプルは、解決策を示しています。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.gcf().clear()
x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.1)
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine')
ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine')
ax.plot(x, np.arctan(x), label='Inverse tan')
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
lgd = ax.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1))
text = ax.text(-0.2,1.05, "Aribitrary text", transform=ax.transAxes)
ax.set_title("Trigonometry")
ax.grid('on')
fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,text), bbox_inches='tight')

これにより、凡例に合わせて Figure ボックスのサイズが動的に調整され、データの可視性を維持しながら凡例のカットオフが防止されます。