python画图matplotlib图例为什么无法完整显示

可能是因为图例太大，无法完整显示在图像中。您可以调整图例的大小或位置，或者将其分割成多个部分，以便完整显示。以下是一些可能的解决方案：

1. 调整图例的大小和位置

您可以使用`matplotlib.pyplot.legend()`函数中的`bbox_to_anchor`参数来调整图例的位置。例如，`bbox_to_anchor=(1.05, 1)`将图例放置在右上角。

您还可以使用`matplotlib.pyplot.legend()`函数中的`prop`参数来调整图例的字体大小。

2. 分割图例

如果图例太大，您可以将其分割成多个部分，以便完整显示。您可以使用`matplotlib.pyplot.subplots()`函数创建多个子图，然后将每个子图的图例放置在不同的位置。

3. 使用滚动条

如果图例仍然太大，您可以考虑使用滚动条。您可以使用`matplotlib.widgets.ScrollableLegend()`类创建一个带有滚动条的图例。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题。

相关问题

python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

### 回答1：
在使用Python的matplotlib库画图时，有时会遇到图例放在外侧后保存图片时显示不完整的问题。这是由于matplotlib默认在保存图片时只保存图形区域，而没有保存图例区域所致。

解决该问题的方法很简单，只需要在保存图片前手动调整图片边缘并设置合适的图例边距即可。具体步骤如下：

1. 在plt.savefig()函数中指定保存图片的大小和分辨率，例如：

plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)

其中dpi参数指定分辨率，bbox_inches参数按照紧凑型保存，pad_inches参数指定图例边距。

2. 在调整图例位置时，可以使用legend()函数的loc参数进行控制。例如：

plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.02, 1))

其中loc参数指定图例位置，bbox_to_anchor参数指定图例在画布上的坐标位置。

通过上述方法，我们就可以轻松解决matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整的问题，使保存的图片与我们的期望相一致。

### 回答2：
Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，可以用来创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。在Matplotlib中，图例是一种非常重要的可视化元素，可以帮助我们更好地理解数据并提高图表的可读性。但是，有时候我们在绘制图表时会遇到图例放在外侧保存时显示不完整的问题，这可能会影响我们的数据可视化效果。接下来，我将分享一些解决这个问题的方法。

第一种方法是调整图像边缘的大小。我们可以通过将图像边缘的大小扩大一些来解决图例显示不完整的问题。例如，我们可以使用以下代码来调整图像边缘的大小：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], label='Line 1')
ax.plot([3, 2, 1], label='Line 2')
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.subplots_adjust(right=0.7)
plt.savefig('figure.png', bbox_inches='tight')

在这个例子中，我们首先创建了一个图像，并在其中绘制了两条线。然后，我们使用bbox_to_anchor参数将图例放在了图像的右上角，然后使用plt.subplots_adjust()函数调整了图像的边缘。最后，我们使用plt.savefig()函数将图像保存到本地文件中，并使用bbox_inches参数指定了图像边缘的大小。

第二种方法是将图例放在子图之外。我们可以将图例放在子图之外，然后使用tight_layout()函数自动调整子图和图例的位置。例如，我们可以使用以下代码来将图例放在子图之外：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], label='Line 1')
ax.plot([3, 2, 1], label='Line 2')
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.savefig('figure.png')

在这个例子中，我们首先创建了一个图像，并在其中绘制了两条线。然后，我们使用bbox_to_anchor参数将图例放在了图像的右上角，然后使用tight_layout()函数自动调整了子图和图例的位置。最后，我们使用plt.savefig()函数将图像保存到本地文件中。

总之，如果我们遇到了Matplotlib中图例放在外侧保存时显示不完整的问题，可以考虑通过调整图像边缘的大小或将图例放在子图之外的方法来解决。这些方法非常简单易行，可以帮助我们更好地展示数据并提高图表的可读性。

### 回答3：
问题描述：

在使用Python的matplotlib库绘制图形时，有时需要将图例放在图外侧。然而，当将图例放在图外侧并保存图形时，有时会出现图例显示不完整的问题，如下图所示：

问题原因：

这个问题的原因是，当将图例放在图外侧时，matplotlib会自动调整图例的大小以适应图例的位置。然而，如果图例的大小太大，将会超出图像的范围，导致图例显示不完整。

解决办法：

有多种方法可以解决这个问题，我将介绍其中两种方法：

方法一：调整figure的大小

可以通过调整figure的大小来解决这个问题。具体地说，我们可以增大figure的宽度，以便使图例可以完整地显示。例如，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # 调整figure的大小
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
ax.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Line 2')
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0) # 将图例放在右上角
plt.savefig('figure.png', bbox_inches='tight') # 保存图形，注意要加上bbox_inches='tight'参数
plt.show()

这个方法的思路是，通过增大figure的宽度，将图例完整地放置在右侧，使得图例可以完整地显示在图外侧。注意，在保存图形时，要加上`bbox_inches='tight'`参数，以便将整个图像保存在文件中。

方法二：调整图例的尺寸

另一种解决方法是，调整图例的尺寸，使得图例可以适应图外侧的位置。可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
ax.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Line 2')
legend = ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0)
plt.setp(legend.get_lines(), linewidth=2) # 设置图例中线条的粗细
plt.savefig('figure.png', bbox_inches='tight') # 保存图形，注意要加上bbox_inches='tight'参数
plt.show()

这个方法的思路是，将图例的尺寸调整到适合的大小，使得图例可以完整地显示在图外侧。可以使用`plt.setp()`函数来设置图例中线条的粗细和其他属性。同样地，在保存图形时，要加上`bbox_inches='tight'`参数。

总结：

在使用Python的matplotlib库绘制图形时，如果需要将图例放在图外侧并保存图形，可能会出现图例显示不完整的问题。解决这个问题的方法有多种，其中两种方法分别是通过调整figure的大小和调整图例的尺寸。在应用这些方法时，需要注意保存图形时加上`bbox_inches='tight'`参数，以便将整个图像保存在文件中。

python matplotlib画图加图例

Python的Matplotlib库是一个用于绘制各种类型图表的强大工具。在使用Matplotlib绘制图表时，可以通过添加图例来标识不同的数据系列或图表元素。下面是使用Matplotlib画图并添加图例的步骤：

1. 导入Matplotlib库和相关模块：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建图表对象：

fig, ax = plt.subplots()

3. 绘制图表：

ax.plot(x, y1, label='数据系列1')
ax.plot(x, y2, label='数据系列2')

其中，x是横坐标数据，y1和y2是对应的纵坐标数据。label参数用于指定每个数据系列的标签。

4. 添加图例：

ax.legend()

该语句将根据之前设置的label参数自动创建图例，并将其添加到图表中。

5. 显示图表：

plt.show()

该语句将显示绘制好的图表。