python - matplotlib の凡例を軸の外に移動すると、図のボックスで切り取られます

Question

私は次の質問に精通しています。

プロットの外に凡例がある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、凡例が収ま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、軸を縮小することは理想的な解決策ではありません。データが小さくなり、実際には解釈が難しくなるためです。特に複雑で、多くのことが起こっている場合...したがって、大きな凡例が必要です

ドキュメントの複雑な凡例の例は、プロットの凡例が実際には複数のデータ 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

私ができるようにしたいのは、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「逆日焼け」が実際にフィギュア ボックスの外側にあることに注意してください (カットオフがひどく見えます - 出版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たので、なぜこれが Python でそれほど難しいのか少し混乱しています... 歴史的な理由はありますか? Matlab はこの問題について同様に貧弱ですか?

Pastebin http://pastebin.com/grVjc007にこのコードの (ほんの少しだけ) 長いバージョンがあります。

Answer 1

EMS には申し訳ありませんが、実際には、matplotlib メーリング リストから別の応答を受け取りました (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

これは明らかに tight_layout の呼び出しに似ていますが、代わりに savefig が計算で余分なアーティストを考慮できるようにします。実際、これにより、Figure ボックスのサイズが必要に応じて変更されました。

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、次が生成されます。

[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のように、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。それにもかかわらず、最近多くの編集がこれらを入れることを主張しており、多くの場合、コードでエラーが発生するようになりました. 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。

Answer 2

追加：すぐにうまくいく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手段を提供します。

この関数を使用してsubplots_adjust()、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、凡例コマンドの凡例部分のオフセットを操作して、bbox_to_anchor必要な場所に凡例ボックスを取得します。figsizeの設定と使用のいくつか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。

代替案： 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')

と変更されました

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

に

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

画面に正常に表示されます（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×Nインチに設定します。自分に合う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グラフィックを含める場合はLaTeXオプションを使用してトリミングします。

Answer 3

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、それに応じてパディングが考慮されます (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()
#--------------------------------------------------
#==================================================