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如何防止Matplotlib中图例被截断并保持数据可见性?

发布于2024-11-02
浏览:207

How to Prevent Cut-off Legend in Matplotlib and Maintain Data Visibility?

通过调整图形框大小解决 Matplotlib 中的截断图例问题

在 Matplotlib 中,将图例移到绘图轴之外通常会导致其被图形框截断。虽然缩小轴被建议作为一种解决方案,但它会降低数据可见性,特别是在呈现具有大量图例条目的复杂绘图时。

正如 Benjamin Root 在 Matplotlib 邮件列表上的回复中所强调的,更有效的方法包括:修改 savefig 调用以将图例合并为额外艺术家:

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

此方法,类似使用tight_layout,使savefig在计算图形框大小时考虑图例。

以下增强的代码示例演示了解决方案:

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')

现在可以动态调整图形框大小以适应图例,防止其被截断,同时保持数据可见性。

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