python - 如何在图坐标中指定matplotlib中的图例位置

Question

我知道 bbox_to_anchor 关键字和这个线程，它非常有用地建议如何手动放置图例:

How to put the legend out of the plot

但是，我想使用图表中 x 轴和 y 轴的坐标来指定图例位置(在绘图内)，因为我可能需要将图形移动到具有不同轴环境，并且我不想每次执行此操作时都手动使用这些坐标。这可能吗？

编辑:这里有一个小例子:

import numpy as n
f, axarr = plt.subplots(2,sharex=True)
axarr[1].set_ylim([0.611,0.675])
axarr[0].set_ylim([0.792,0.856]) 
axarr[0].plot([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.83333333,  0.82250521,0.81109048]), label='test1') 
axarr[0].errorbar([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.8,  0.83,   0.82]),n.array([0.1,0.1,0.01]), label='test2') 
axarr[1].plot([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.66666667,  0.64888304,  0.63042428]))
axarr[1].errorbar([0, 0.04, 0.08],n.array([ 0.67,  0.64,  0.62]),n.array([ 0.01,  0.05,  0.1]))
axarr[0].legend(bbox_to_anchor=(0.04, 0.82, 1., .102),labelspacing=0.1,       handlelength=0.1, handletextpad=0.1,frameon=False, ncol=4, columnspacing=0.7)

我认为让我感到困惑的是图例实际上并不是从 0.82 开始的，实际上对于我更大的图(有 5 个这种类型的子图)，我需要使用图例坐标 bbox_to_anchor=(0.04, 1.15, 1., .102) 以使图例出现在坐标 (0.02, 0.83) 上。但也许我还有其他问题？

Answer 1

loc 参数指定图例放置在边界框的哪个角。 loc 的默认值是 loc="best"，当使用 bbox_to_anchor 参数时，它会产生不可预知的结果。
因此，在指定 bbox_to_anchor 时，always 也要指定 loc。

bbox_to_anchor 的默认值为 (0,0,1,1)，它是整个轴上的边界框。如果指定了不同的边界框，通常使用前两个值就足够了，它们给出了边界框的 (x0, y0)。

下面是一个示例，其中边界框设置为位置 (0.6,0.5)(绿点)并测试了不同的 loc 参数。因为图例超出边界框，loc 参数可以解释为“图例的哪个角应放置在 2 元组 bbox_to_anchor 参数给定的位置”。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = 6, 3
fig, axes = plt.subplots(ncols=3)
locs = ["upper left", "lower left", "center right"]
for l, ax in zip(locs, axes.flatten()):
    ax.set_title(l)
    ax.plot([1,2,3],[2,3,1], "b-", label="blue")
    ax.plot([1,2,3],[1,2,1], "r-", label="red")
    ax.legend(loc=l, bbox_to_anchor=(0.6,0.5))
    ax.scatter((0.6),(0.5), s=81, c="limegreen", transform=ax.transAxes)

plt.tight_layout()    
plt.show()

参见 this answer详细解释和问题What does a 4-element tuple argument for 'bbox_to_anchor' mean in matplotlib? .

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如果要在坐标轴坐标以外的其他坐标中指定图例位置，可以使用 bbox_transform 参数来实现。如果使用图形坐标可能有意义

ax.legend(bbox_to_anchor=(1,0), loc="lower right",  bbox_transform=fig.transFigure)

使用数据坐标可能没有太大意义，但既然您要求它，这将通过 bbox_transform=ax.transData 完成。