Déplacer la légende matplotlib à l'extérieur de l'axe la fait couper par la boîte de la figure

Question

Je suis familier avec les questions suivantes:

Matplotlib savefig with a legend outside the plot

How to put the legend out of the plot

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

Cependant, rétrécir les axes n'est pas une solution idéale car cela rend les données plus petites, ce qui rend en fait plus difficile à interpréter; particulièrement lorsque c'est complexe et qu'il y a beaucoup de choses en cours ... d'où le besoin d'une grande légende

L'exemple d'une légende complexe dans la documentation démontre le besoin car la légende dans leur graphique obscurcit en fait 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 la figure 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 le dernier label 'Inverse tan' est en fait à l'extérieur de la boîte de la figure (et semble mal coupé - pas de qualité de publication!)

Enfin, on m'a dit que c'est un comportement normal en R et en LaTeX, donc je suis un peu confus pourquoi cela est si difficile en python... Y a-t-il une raison historique? Est-ce que Matlab est tout aussi pauvre sur cette question?

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

Answer 1

Je suis d'accord avec John Thomas, si vous utilisez une figure basée sur plt, tout ce dont vous avez probablement besoin est: plt.savefig('myplot.png', bbox_inches='tight')

Answer 2

L'option layout="constrained" (disponible depuis Matplotlib 3.7.0) permet une implémentation assez simple :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
    x = np.arange(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 0.1)
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, layout="constrained")
    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()
    ax.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1))
    text = ax.text(-0.2, 1.05, "Texte arbitraire", transform=ax.transAxes)
    ax.set_title("Trigonométrie")
    ax.grid('on')
    fig.savefig('samplefigure.png')
    fig.show()

Un des avantages (comparé à la réponse originale de jonathanbsyd) est que fig.show() fonctionne tout aussi bien.