matplotlibの凡例を軸の外に移動すると、Figureボックスによってカットオフされます

次の質問に精通しています。

プロットの外側に凡例があるMatplotlib savefig

凡例をプロットから外す方法

これらの質問の答えには、凡例が適合するように軸の正確な縮小をいじることができるという贅沢があるようです。

ただし、軸を縮小すると、データが小さくなり、実際に解釈が困難になるため、理想的なソリューションではありません。特にその複雑で多くのことが起こっているとき...それゆえ大きな伝説が必要です

ドキュメンテーションの複雑な凡例の例は、プロットの凡例が実際に複数のデータポイントを完全に覆い隠しているため、この必要性を示しています。

http://matplotlib.sourceforge.net/users/legend_guide.html#legend-of-complex-plots

私ができることは、拡大する図の凡例に対応するために、図ボックスのサイズを動的に拡大することです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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')
lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0))
ax.grid('on')

最終的なラベル 'Inverse tan'が実際にFigureボックスの外側にあることに注意してください（そして、カットオフがひどく見える-出版物の品質ではありません！）

最後に、これはRとLaTeXの通常の動作であると言われました。Pythonでこれが非常に難しいのはなぜか混乱しています...歴史的な理由はありますか？この問題についてMatlabも同様に貧弱ですか？

私はこのコードの（ほんの少しだけ）より長いバージョンをペーストビンhttp://pastebin.com/grVjc007に持っています

EMSは申し訳ありませんが、matplotlibメーリングリストから実際に別の応答がありました（Benjamin Rootに感謝します）。

私が探しているコードは、savefig呼び出しを次のように調整しています。

fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')
#Note that the bbox_extra_artists must be an iterable

これは、tight_layoutの呼び出しに明らかに似ていますが、代わりに、savefigが計算で追加のアーティストを考慮することを許可します。これにより、実際にFigureボックスのサイズが変更されました。

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、以下が生成されます。

[編集]この質問の意図は、これらの問題に対する従来の解決策である、任意のテキストの任意の座標配置の使用を完全に回避することでした。これにもかかわらず、最近、多くの編集がこれらを挿入することを主張し、多くの場合、コードでエラーが発生する原因となりました。これで問題を修正し、任意のテキストを整理して、これらがbbox_extra_artistsアルゴリズム内でどのように考慮されるかを示しました。

追加：私はすぐにトリックを実行するはずの何かを見つけましたが、以下のコードの残りの部分も代替を提供しています。

subplots_adjust()関数を使用して、サブプロットの下部を上に移動します。

fig.subplots_adjust(bottom=0.2) # <-- Change the 0.02 to work for your plot.

次にbbox_to_anchor、凡例コマンドの凡例部分のオフセットを操作して、必要な場所に凡例ボックスを取得します。の設定figsizeと使用の組み合わせによりsubplots_adjust(bottom=...)、高品質のプロットが作成されます。

代替： 私は単に行を変更しました：

fig = plt.figure(1)

に：

fig = plt.figure(num=1, figsize=(13, 13), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

そして変更された

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0))

に

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,-0.02))

画面に問題なく表示されます（24インチCRTモニター）。

ここでfigsize=(M,N)は、FigureウィンドウをMインチx Nインチに設定します。それがあなたに合うようになるまで、これで遊んでください。よりスケーラブルな画像形式に変換し、必要に応じてGIMPを使用して編集するか、viewportグラフィックスを含める場合はLaTeX オプションを使用して切り抜いてください。

これは別の非常に手動のソリューションです。軸のサイズを定義でき、パディングはそれに応じて考慮されます（凡例と目盛りを含む）。それが誰かに役立つことを願っています。

例（軸のサイズは同じです！）：

コード：

#==================================================
# Plot table

colmap = [(0,0,1) #blue
         ,(1,0,0) #red
         ,(0,1,0) #green
         ,(1,1,0) #yellow
         ,(1,0,1) #magenta
         ,(1,0.5,0.5) #pink
         ,(0.5,0.5,0.5) #gray
         ,(0.5,0,0) #brown
         ,(1,0.5,0) #orange
         ]


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import collections
df = collections.OrderedDict()
df['labels']        = ['GWP100a\n[kgCO2eq]\n\nasedf\nasdf\nadfs','human\n[pts]','ressource\n[pts]'] 
df['all-petroleum long name'] = [3,5,2]
df['all-electric']  = [5.5, 1, 3]
df['HEV']           = [3.5, 2, 1]
df['PHEV']          = [3.5, 2, 1]

numLabels = len(df.values()[0])
numItems = len(df)-1
posX = np.arange(numLabels)+1
width = 1.0/(numItems+1)

fig = plt.figure(figsize=(2,2))
ax = fig.add_subplot(111)
for iiItem in range(1,numItems+1):
  ax.bar(posX+(iiItem-1)*width, df.values()[iiItem], width, color=colmap[iiItem-1], label=df.keys()[iiItem])
ax.set(xticks=posX+width*(0.5*numItems), xticklabels=df['labels'])

#--------------------------------------------------
# Change padding and margins, insert legend

fig.tight_layout() #tight margins
leg = ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.02, 1), borderaxespad=0)
plt.draw() #to know size of legend

padLeft   = ax.get_position().x0 * fig.get_size_inches()[0]
padBottom = ax.get_position().y0 * fig.get_size_inches()[1]
padTop    = ( 1 - ax.get_position().y0 - ax.get_position().height ) * fig.get_size_inches()[1]
padRight  = ( 1 - ax.get_position().x0 - ax.get_position().width ) * fig.get_size_inches()[0]
dpi       = fig.get_dpi()
padLegend = ax.get_legend().get_frame().get_width() / dpi 

widthAx = 3 #inches
heightAx = 3 #inches
widthTot = widthAx+padLeft+padRight+padLegend
heightTot = heightAx+padTop+padBottom

# resize ipython window (optional)
posScreenX = 1366/2-10 #pixel
posScreenY = 0 #pixel
canvasPadding = 6 #pixel
canvasBottom = 40 #pixel
ipythonWindowSize = '{0}x{1}+{2}+{3}'.format(int(round(widthTot*dpi))+2*canvasPadding
                                            ,int(round(heightTot*dpi))+2*canvasPadding+canvasBottom
                                            ,posScreenX,posScreenY)
fig.canvas._tkcanvas.master.geometry(ipythonWindowSize) 
plt.draw() #to resize ipython window. Has to be done BEFORE figure resizing!

# set figure size and ax position
fig.set_size_inches(widthTot,heightTot)
ax.set_position([padLeft/widthTot, padBottom/heightTot, widthAx/widthTot, heightAx/heightTot])
plt.draw()
plt.show()
#--------------------------------------------------
#==================================================