如何定位和对齐 matplotlib 图形图例？

Question

我有一个图，其中有两个子图，分别为 2 行和 1 列。我可以添加一个漂亮的人物图例

fig.legend((l1, l2), ['2011', '2012'], loc="lower center", 
           ncol=2, fancybox=True, shadow=True, prop={'size':'small'})

但是，这个图例位于 figure 的中心，而不是我想要的 axes 中心的下方。现在，我可以使用

获取我的坐标轴坐标

axbox = ax[1].get_position()

理论上我应该能够通过使用元组指定 loc 关键字来定位图例：

fig.legend(..., loc=(axbox.x0+0.5*axbox.width, axbox.y0-0.08), ...)

这可行，除了图例左对齐，以便 loc 指定图例框的左边缘/角而不是中心。我搜索了 align、horizo​​ntalalignment 等关键字，但没有找到。我也尝试获取“图例位置”，但图例没有 *get_position()* 方法。我读到了 *bbox_to_anchor* 但在应用于图形图例时无法理解。这似乎是为轴传奇制作的。

或者：我应该改用移位轴图例吗？但是，为什么首先会有人物传说呢？并且以某种方式必须可以将图形图例“居中对齐”，因为 loc="lower center" 也可以。

感谢您的帮助，

马丁

Answer 1

在这种情况下，您可以将坐标轴用于图形legend 方法。无论哪种情况，bbox_to_anchor 都是关键。正如您已经注意到的那样，bbox_to_anchor 指定了一个坐标元组（或一个框）来放置图例。当您使用bbox_to_anchor 时，可以将location kwarg 视为控制水平和垂直对齐。

区别只是坐标元组被解释为坐标轴还是图形坐标。

作为使用图形图例的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)

x = np.linspace(0, np.pi, 100)

line1, = ax1.plot(x, np.cos(3*x), color='red')
line2, = ax2.plot(x, np.sin(4*x), color='green')

# The key to the position is bbox_to_anchor: Place it at x=0.5, y=0.5
# in figure coordinates.
# "center" is basically saying center horizontal alignment and 
# center vertical alignment in this case
fig.legend([line1, line2], ['yep', 'nope'], bbox_to_anchor=[0.5, 0.5], 
           loc='center', ncol=2)

plt.show()

作为使用轴方法的示例，尝试如下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)

x = np.linspace(0, np.pi, 100)

line1, = ax1.plot(x, np.cos(3*x), color='red')
line2, = ax2.plot(x, np.sin(4*x), color='green')

# The key to the position is bbox_to_anchor: Place it at x=0.5, y=0
# in axes coordinates.
# "upper center" is basically saying center horizontal alignment and 
# top vertical alignment in this case
ax1.legend([line1, line2], ['yep', 'nope'], bbox_to_anchor=[0.5, 0], 
           loc='upper center', ncol=2, borderaxespad=0.25)

plt.show()

Answer 2

这是一个非常好的问题，接受的答案表示关键（即loc 表示对齐，bbox_to_anchor 表示位置）。我也尝试了一些代码，并想强调 bbox_transform 属性的重要性，有时可能需要明确指定才能达到预期的效果。下面我将向您展示我在fig.legend 上的发现。 ax.legend 应该与 loc 非常相似，bbox_to_anchor 的工作方式相同。

当使用默认设置时，我们将有以下内容。

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(6,4), sharex=True)

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
line1, = ax1.plot(x, np.cos(3*x), color='red')
line2, = ax2.plot(x, np.sin(4*x), color='green')

fig.legend([line1, line2], ['yep', 'nope'], loc='lower center', ncol=2)

这基本上是令人满意的。但很容易发现，图例与ax2 的 x 轴刻度标签重叠。当图中的figsize和/或dpi发生变化时，这个问题会变得更加严重，见下文。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(6,12), sharex=True, facecolor='w', gridspec_kw={'hspace':0.01})

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
line1, = ax1.plot(x, np.cos(3*x), color='red')
line2, = ax2.plot(x, np.sin(4*x), color='green')

fig.legend([line1, line2], ['yep', 'nope'], loc='lower center', ncol=2)

所以你看到ax2 和传说之间有很大的差距。这不是我们想要的。像提问者一样，我们想手动控制图例的位置。首先，我将像答案一样使用bbox_to_anchor的2号样式。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(6,12), sharex=True, facecolor='w', gridspec_kw={'hspace':0.01})

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
line1, = ax1.plot(x, np.cos(3*x), color='red')
line2, = ax2.plot(x, np.sin(4*x), color='green')

axbox = ax2.get_position()

# to place center point of the legend specified by loc at the position specified by bbox_to_anchor.
fig.legend([line1, line2], ['yep', 'nope'], loc='center', ncol=2,
           bbox_to_anchor=[axbox.x0+0.5*axbox.width, axbox.y0-0.05])

快到了！但这是完全错误的，因为传说的中心并不是我们真正意思的中心！解决这个问题的关键是我们需要将bbox_transform明确告知fig.transFigure。 By default None, the Axes' transAxes transform will be used。这是可以理解的，因为大多数时候我们会使用ax.legend()。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(6,12), sharex=True, facecolor='w', gridspec_kw={'hspace':0.01})

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
line1, = ax1.plot(x, np.cos(3*x), color='red')
line2, = ax2.plot(x, np.sin(4*x), color='green')

axbox = ax2.get_position()

# to place center point of the legend specified by loc at the position specified by bbox_to_anchor!
fig.legend([line1, line2], ['yep', 'nope'], loc='center', ncol=2,
           bbox_to_anchor=[axbox.x0+0.5*axbox.width, axbox.y0-0.05], bbox_transform=fig.transFigure)

作为替代方案，我们还可以将bbox_to_anchor 用于loc 的4 位数样式。这实际上是为图例指定一个真实的框，loc 真正表示对齐！默认的bbox_to_anchor 应该只是[0,0,1,1]，意思是整个图形框！这四个数字分别代表x0,y0,width,height。它与specifying a cax for a shared colorbar 非常相似！因此，您可以轻松地将y0 更改为比axbox.y0 低一点，并相应地调整loc。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, figsize=(6,12), sharex=True, facecolor='w', gridspec_kw={'hspace':0.01})

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
line1, = ax1.plot(x, np.cos(3*x), color='red')
line2, = ax2.plot(x, np.sin(4*x), color='green')

axbox = ax2.get_position()

# to place center point specified by loc at the position specified by bbox_to_anchor!
fig.legend([line1, line2], ['yep', 'nope'], loc='lower center', ncol=2,
           bbox_to_anchor=[0, axbox.y0-0.05,1,1], bbox_transform=fig.transFigure)