縮小軸并不是一個理想的解決方案，因為它會使數據變小，從而實際上很難解釋。特別是當它復雜并且有很多事情要發生時...因此需要一個大的傳說文檔中復雜圖例的示例說明了這一點，因為其圖中的圖例實際上完全遮蓋了多個數據點。http://matplotlib.sourceforge.net/users/legend_guide.html#legend-of-complex-plots我想做的是動態擴展圖形框的大小以適應不斷擴展的圖形圖例。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = 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')請注意，最終標簽“ Inverse tan”實際上是如何位于圖形框之外的（看起來很不完整-而不是出版物質量?。┳詈?，有人告訴我這是R和LaTeX中的正常行為，所以我有些困惑，為什么在python中如此困難……是否有歷史原因？Matlab在這件事上是否同樣貧窮？我在pastebin http://pastebin.com/grVjc007上有（僅略長）此代碼的較長版本
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12345678_0001
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補充：我發現應該立即解決問題的方法，但是下面的代碼其余部分也提供了替代方法。
使用此subplots_adjust()函數可將子圖的底部向上移動：
fig.subplots_adjust(bottom=0.2) # <-- Change the 0.02 to work for your plot.
然后bbox_to_anchor在圖例命令的圖例部分中使用偏移量，以將圖例框放置在所需的位置。設置figsize和使用的某種組合subplots_adjust(bottom=...)應該可以為您產生質量圖。
備選： 我只是更改了這一行：
fig = plt.figure(1)
至：
fig = plt.figure(num=1, figsize=(13, 13), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
并改變了
lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0))
至
lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,-0.02))
并在我的屏幕（24英寸CRT顯示器）上正常顯示。
此處figsize=(M,N)將圖形窗口設置為M英寸乘N英寸。只是玩這個，直到它看起來適合您。將其轉換為更具可伸縮性的圖像格式，并在必要時使用GIMP進行編輯，或者viewport在包括圖形時僅使用LaTeX 選項進行裁剪。
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