Déplacer la légende de matplotlib en dehors de l'axe la rend coupée par la boîte à chiffres

Je connais les questions suivantes:

Matplotlib savefig avec une légende en dehors de l'intrigue

Comment sortir la légende de l'intrigue

Il semble que les réponses à ces questions aient le luxe de pouvoir jouer avec le rétrécissement exact de l'axe pour que la légende rentre.

Réduire les axes, cependant, n'est pas une solution idéale car il rend les données plus petites, ce qui les rend en fait plus difficiles à interpréter; surtout quand c'est complexe et qu'il y a beaucoup de choses qui se passent ... donc besoin d'une grande légende

L'exemple d'une légende complexe dans la documentation en démontre la nécessité car la légende de leur tracé masque en réalité complètement plusieurs points de données.

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

Ce que j'aimerais pouvoir faire, c'est agrandir dynamiquement la taille de la boîte de figurine pour accueillir la légende de la figure en expansion.

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')

Remarquez comment l'étiquette finale 'Inverse tan' est en fait en dehors de la boîte à chiffres (et semble mal coupée - pas la qualité de la publication!)

Enfin, on m'a dit que c'est un comportement normal dans R et LaTeX, donc je suis un peu confus pourquoi c'est si difficile en python ... Y a-t-il une raison historique? Matlab est-il également pauvre à ce sujet?

J'ai la version (seulement légèrement) plus longue de ce code sur pastebin http://pastebin.com/grVjc007

Désolé EMS, mais je viens de recevoir une autre réponse de la liste de distribution de matplotlib (merci à Benjamin Root).

Le code que je recherche ajuste l'appel savefig à:

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

Ceci est apparemment similaire à l'appel de tight_layout, mais à la place, vous autorisez savefig à prendre en compte des artistes supplémentaires dans le calcul. Cela a en fait redimensionné la boîte de chiffres comme souhaité.

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')

Cela produit:

[modifier] Le but de cette question était d'éviter complètement l'utilisation de placements de coordonnées arbitraires de texte arbitraire comme c'était la solution traditionnelle à ces problèmes. Malgré cela, de nombreuses modifications ont récemment insisté pour les insérer, souvent de manière à ce que le code génère une erreur. J'ai maintenant corrigé les problèmes et rangé le texte arbitraire pour montrer comment ceux-ci sont également pris en compte dans l'algorithme bbox_extra_artists.

Ajouté: J'ai trouvé quelque chose qui devrait faire l'affaire immédiatement, mais le reste du code ci-dessous propose également une alternative.

Utilisez la subplots_adjust()fonction pour déplacer le bas de la sous-intrigue vers le haut:

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

Jouez ensuite avec le décalage dans la bbox_to_anchorpartie légende de la commande légende, pour obtenir la boîte de légende où vous le souhaitez. Une combinaison de la définition figsizeet de l'utilisation de subplots_adjust(bottom=...)devrait produire un tracé de qualité pour vous.

Alternative: j'ai simplement changé de ligne:

fig = plt.figure(1)

à:

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

et changé

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

à

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

et il apparaît très bien sur mon écran (un moniteur CRT de 24 pouces).

Ici figsize=(M,N), la fenêtre de la figure doit être M pouces par N pouces. Jouez avec ceci jusqu'à ce qu'il vous convienne. Convertissez-le en un format d'image plus évolutif et utilisez GIMP pour le modifier si nécessaire, ou recadrez simplement avec l' viewportoption LaTeX lorsque vous incluez des graphiques.

Voici une autre solution très manuelle. Vous pouvez définir la taille de l'axe et les rembourrages sont considérés en conséquence (y compris la légende et les graduations). J'espère que c'est utile à quelqu'un.

Exemple (la taille des axes est la même!):

Code:

#==================================================
# 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()
#--------------------------------------------------
#==================================================