matplotlib保存图片设置图例大小

你可以使用`legend`函数来设置图例的大小。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='sin(x)')
ax.plot(x, y2, label='cos(x)')

# 设置图例大小
leg = ax.legend(loc='best', fontsize='large')

# 保存图像
plt.savefig('figure.png')

在上面的代码中，我们使用`ax.legend`函数来添加图例，并通过`fontsize`参数来设置图例的字体大小。如果你想要设置图例的大小，可以使用`leg.set_size`函数来设置。例如，`leg.set_size(10)`将会把图例的大小设置为10。

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将matplotlib画的图输出为图片

要将Matplotlib画的图输出为图片，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入Matplotlib库和pyplot模块。在Python文件中输入如下代码：

   import matplotlib.pyplot as plt

2. 编写你的Matplotlib绘图代码。在Python文件中输入如下代码：

   plt.plot([1, 2, 3, 4])
   plt.ylabel('some numbers')

3. 将绘制的图输出为图片。在Python文件中输入如下代码：

   plt.savefig('output_image.png')

这里的"output_image.png"是你想要输出的图片的文件名。注意，需要在保存文件之前调用 `plt.show()` 来显示图形。

以上就是将Matplotlib画的图输出为图片的基本步骤。你可以根据自己的需求对图片进行更多的操作，例如设置图片大小、添加图例等。