Matplotlib图例（Legend）：横向添加图例项

Matplotlib是Python中常用的数据可视化工具之一。在数据可视化中，经常需要使用图例来描述图表中的不同元素。图例能够有效地帮助用户快速理解图表中的信息。在Matplotlib中，图例的添加和位置控制是十分方便的。本文将主要介绍如何横向添加Matplotlib图例项。

在前置知识部分，我们先来简要了解一下Matplotlib的图例是什么以及如何添加和控制图例的位置。

阅读更多：Matplotlib 教程

前置知识

什么是Matplotlib图例？

Matplotlib的图例是指用于描述图表中不同元素的标识。图例通常以颜色或线条的形式展示，以帮助观察者区分不同的数据系列或元素。

如何添加图例？

Matplotlib使用plt.legend()函数来添加图例。可以将该函数放在图表的任何位置，通常放在图表的右上角或左上角。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3], [2,4,6], label='Line A')
plt.plot([1,2,3], [3,5,7], label='Line B')

plt.legend()
plt.show()

如何控制图例的位置？

可以使用plt.legend()函数的loc参数来控制图例的位置。loc参数接受一个字符串或一个整数参数，用于指定图例在图表中的位置。具体的位置可以通过查看官方文档中的示意图来理解。

plt.legend(loc='upper right')

Matplotlib图例（Legend）：横向添加图例项

添加水平图例项

在默认情况下，Matplotlib的图例项是按列添加的，即每个新的图例项都会被添加在下一行。如果我们需要将图例项横向添加，可以通过传递ncol参数来实现。ncol参数指定图例中有多少列。将ncol设置为大于1的数，每个图例项就会按顺序横向排列。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3], [2,4,6], label='Line A')
plt.plot([1,2,3], [3,5,7], label='Line B')

plt.legend(ncol=2)
plt.show()

如上图所示，通过设置ncol=2，图例项就呈现为横向排列的。

进一步控制横向图例的位置和宽度

虽然通过设置ncol参数可以实现横向排列的图例，但这样的默认效果可能无法满足具体需求。我们还需要对横向图例的位置和宽度进行控制。

调整图例的左右间距和垂直位置

我们可以通过设置bbox_to_anchor参数来调整图例的位置。如果希望将图例放置在图表外部，可以将bbox_to_anchor参数设置为一个二元元组。第一个参数是横向位置，第二个参数是垂直位置。为了将图例放置在图表右侧，可以将第一个参数设置为1。如下所示：

plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))

如果需要调整图例的左右间距，还可以使用bbox_transform参数。该参数需要赋值一个函数，该函数接受一个Bbox对象并返回一个Bbox对象。在这里不做进一步讨论，感兴趣的读者可以查看Matplotlib官方文档中关于该参数的详细解释。

控制横向图例的宽度

如果希望精确地控制横向图例的宽度，可以结合bbox_to_anchor参数和ncol参数来实现。例如，如果希望将图例项分为两列，第一列包含前两个图例项，第二列包含后两个图例项，则可以采用以下方式调整bbox_to_anchor和ncol参数。

plt.legend(bbox_to_anchor=(0, 1.02, 1, 0.2), ncol=2)

其中，bbox_to_anchor参数的前两个参数(0, 1.02)表示图例的左下角位于图表的左上方，ncol=2表示图例分为两列。

完整代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3], [2,4,6], label='Line A')
plt.plot([1,2,3], [3,5,7], label='Line B')
plt.plot([1,2,3], [4,8,12], label='Line C')
plt.plot([1,2,3], [5,10,15], label='Line D')

plt.legend(bbox_to_anchor=(0, 1.02, 1, 0.2), ncol=2)
plt.show()

通过结合bbox_to_anchor和ncol参数，我们成功将图例项横向排列，且可以很好地控制图例的位置和宽度。