Python matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

不晚

发布时间：2026-10-14| 3人浏览过

原创

在使用Python matplotlib保存矢量图时，若将图例置于图形外侧，常因savefig()默认的边界框（bbox）未包含图例而导致保存图像显示不完整。本文详细解析该问题的原理，并提供两种解决方案：一是通过subplots_adjust()调整子图边距将图例移入保存区域；二是利用savefig()的bbox_inches='tight'参数自动扩大边界框以包含图例。此外还介绍了pad_inches和bbox_extra_artists参数的用法，确保所有元素完整保存。

问题现象与原理分析

此前曾提到，在使用特定代码保存矢量图时，放置在图形外部的图例往往会出现显示不全的情况：


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x1 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
x2 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
#print(x1)
#print(x2)
number = []
x11 = []
x12 = []
for i in range(20):
  number.append(i+1)
  x11.append(i+1)
  x12.append(i+1)
plt.figure(1)
# you can specify the marker size two ways directly:
plt.plot(number, x1, 'bo', markersize=20,label='a') # blue circle with size 20
plt.plot(number, x2, 'ro', ms=10,label='b') # ms is just an alias for markersize
 
lgnd=plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0,numpoints=1,fontsize=10)
lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(16)
lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(10)
 
plt.show()
 
fig.savefig('scatter.png',dpi=600)

保存为scatter.png后的效果如下：

从图中可以看出，位于图像右上方的图例仅左侧部分被显示出来。

造成这一现象的原因十分简单：调用savefig()函数保存矢量图时，系统会通过一个边界框（bounding box，简称bbox）来界定保存范围，仅保存落入该框内的图像内容。如果图例没有完全落入这个边界框内，自然就无法被保存下来。

理解了这一原理后，解决起来就相对容易了。

这里主要涉及两种解决思路：

1. 对于那些未完全落入边界框的图像元素，通过移动它们的位置，使其完全落入框内，这样边界框截取出的图像就是完整的（即把图像移入bbox中）；

2. 改变边界框的大小，使其完全包含该图像，特别是那些经常落在边界框外侧的图例（即将bbox扩大以完全包含图像）。

下面分别介绍基于这两种思路解决该问题的两种具体方法：

方法一：调整子图边距

1. 利用subplots_adjust()函数

在官方文档中可以了解到，subplots_adjust()函数的作用是调整子图布局，它包含6个参数。其中left、right、bottom、top四个参数分别用于调整子图的左、右、下、上边界位置，另外两个参数wspace和hspace则分别用于调整子图之间的左右间距和上下间距。

其默认数值分别为：

以上述图形为例，既然图例右侧没有显示，我们可以调整subplots_adjust()函数的right参数，使其位置稍微向左移动。将right参数的默认值0.9改为0.8，即可得到一个完整的图例：


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x1 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
x2 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
#print(x1)
#print(x2)
number = []
x11 = []
x12 = []
for i in range(20):
  number.append(i+1)
  x11.append(i+1)
  x12.append(i+1)
plt.figure(1)
# you can specify the marker size two ways directly:
plt.plot(number, x1, 'bo', markersize=20,label='a') # blue circle with size 20
plt.plot(number, x2, 'ro', ms=10,label='b') # ms is just an alias for markersize
 
lgnd=plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0,numpoints=1,fontsize=10)
lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(16)
lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(10)
 
fig.subplots_adjust(right=0.8)
 
plt.show()
 
fig.savefig('scatter1.png',dpi=600)

保存为scatter1.png后，与scatter.png的对比效果如下：

可以看到，此时scatter1.png中的图例显示完整，这是通过将图像右侧边界向左移动，使整体包含在保存的图像范围中来实现的。

同理，若legend位于图像下方，使用savefig()保存时也会出现不完整的情况。这时需要修改subplots_adjust()函数的bottom参数，使其向上移动，从而被包含在截取图像进行保存的框（即下文提到的bbox）中。


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x1 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
x2 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
#print(x1)
#print(x2)
number = []
x11 = []
x12 = []
for i in range(20):
  number.append(i+1)
  x11.append(i+1)
  x12.append(i+1)
plt.figure(1)
# you can specify the marker size two ways directly:
plt.plot(number, x1, 'bo', markersize=20,label='a') # blue circle with size 20
plt.plot(number, x2, 'ro', ms=10,label='b') # ms is just an alias for markersize
 
lgnd=plt.legend(bbox_to_anchor=(0.4, -0.1), loc=2, borderaxespad=0,numpoints=1,fontsize=10)
lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(16)
lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(10)
 
plt.show()
fig.savefig('scatter#1.png',dpi=600)

由于subplots_adjust()中默认的bottom值为0.1，因此添加fig.subplots_adjust(bottom=0.2)，使其底部上移，修改后的代码为：


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x1 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
x2 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
#print(x1)
#print(x2)
number = []
x11 = []
x12 = []
for i in range(20):
  number.append(i+1)
  x11.append(i+1)
  x12.append(i+1)
plt.figure(1)
# you can specify the marker size two ways directly:
plt.plot(number, x1, 'bo', markersize=20,label='a') # blue circle with size 20
plt.plot(number, x2, 'ro', ms=10,label='b') # ms is just an alias for markersize
 
lgnd=plt.legend(bbox_to_anchor=(0.4, -0.1), loc=2, borderaxespad=0,numpoints=1,fontsize=10)
lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(16)
lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(10)
 
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
 
plt.show()
fig.savefig('scatter#1.png',dpi=600)

效果对比如下：

图例legend在其他位置的情况同理处理。

方法二：扩大保存边界框

2. 利用savefig()函数

上一篇文章中提到，使用savefig()函数中的fname、dpi、format三个参数可以保存矢量图。现在我们可以利用该函数中的另一个参数bbox_inches，将

未保存到图中的图例包含进来。

下图展示了bbox_inches参数的作用，即调整图的边界框（bounding box）：

可以看到，当bbox_inches设置为'tight'时，它会计算出距离该图像较紧（tight）的边界框bbox，并将选中框中的图像保存。

这里的“较紧边界框”应指完全包含该图像的一个矩形，但与图像之间保留一定的填充距离。这与最小边界框（Minimum bounding box）在概念上有一定区别，单位同样是英寸（inch）。

这样图例就会被bbox包含进去，进而被成功保存。

完整代码如下：


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x1 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
x2 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
#print(x1)
#print(x2)
number = []
x11 = []
x12 = []
for i in range(20):
  number.append(i+1)
  x11.append(i+1)
  x12.append(i+1)
plt.figure(1)
# you can specify the marker size two ways directly:
plt.plot(number, x1, 'bo', markersize=20,label='a') # blue circle with size 20
plt.plot(number, x2, 'ro', ms=10,label='b') # ms is just an alias for markersize
 
lgnd=plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0,numpoints=1,fontsize=10)
lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(16)
lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(10)
 
#fig.subplots_adjust(right=0.8)
 
plt.show()
 
fig.savefig('scatter2.png',dpi=600,bbox_inches='tight')

保存为scatter2.png，下面是scatter.png、scatter1.png、scatter2.png三张图的对比：

可以看到，scatter1.png（即第1种方法）的思想是将图像右侧边界向左移动，截取该图用以保存的bbox未变；而scatter2.png（即第2种方法）的思想是直接将截取该图用以保存的bbox扩大为整个图像，将其全部包括。

其他相关参数说明

注：savefig()还有两个参数需要说明

其中一个是pad_inches，它的作用是在前面的bbox_inches为'tight'时，调整图像和bbox之间的填充距离。这里不需要特别设置，选择默认值即可。

个人认为，如果将pad_inches参数设置为0（即pad_inches=0），截取图进行保存的bbox就是最小边界框（minimum bounding box）。

另外一个是bbox_extra_artists，它的作用是在计算图像的bbox时，将其他元素也包含进去。

这里举个例子，如果在图像左侧再加一个文本框text，保存图像时希望该文本框包含在bbox中，则可以使用该参数bbox_extra_artists将text包含进去（实际使用中，即使未使用bbox_extra_artists，保存的图像也包含该text）：


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x1 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
x2 = np.random.uniform(-10, 10, size=20)
#print(x1)
#print(x2)
number = []
x11 = []
x12 = []
for i in range(20):
  number.append(i+1)
  x11.append(i+1)
  x12.append(i+1)
plt.figure(1)
# you can specify the marker size two ways directly:
plt.plot(number, x1, 'bo', markersize=20,label='a') # blue circle with size 20
plt.plot(number, x2, 'ro', ms=10,label='b') # ms is just an alias for markersize
 
lgnd=plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0,numpoints=1,fontsize=10)
lgnd.legendHandles[0]._legmarker.set_markersize(16)
lgnd.legendHandles[1]._legmarker.set_markersize(10)
 
text = ax.text(-0.3,1, "test", transform=ax.transAxes)
 
#fig.subplots_adjust(right=0.8)
plt.show()
fig.savefig('scatter3.png',dpi=600, bbox_extra_artists=(lgnd,text),bbox_inches='tight')

显示效果如下：