当我们在使用Python中的matplotlib库绘图时，常常需要对图像做一些解释性的说明，如图例、坐标轴说明等。而图例说明通常被放置在图像内部，但有时我们需要将图例放置在图像外侧，以方便阅读。这里我们将详细讲解如何在绘制matplotlib图像时将图例说明放置在图像外侧。
bbox_to_anchor参数是控制图例位置的关键参数，它用于确定图例左上角相对于图像左上角的位置。一般情况下，bbox_to_anchor参数的取值为一个元组，表示图例左上角的位置（x,y），其中x和y的取值范围都在[0,1]之间，表示相对于图像宽度和高度的比例。
下面是一个示例代码，演示如何使用bbox_to_anchor参数将图例放置在图像外侧：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 4, 5, 6]
y2 = [3, 4, 5, 6, 7]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='y1')
ax.plot(x, y2, label='y2')
legend = ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.show()
在这个示例中，我们使用了matplotlib的子图功能，绘制了两组数据y1和y2，并给每组数据分别添加了标签“y1”和“y2”。接着，我们将图例放置在图像左上角外侧，使图例左上角位于图像右上角，达到将图例放置在图像外侧的目的。
另一种将图例放置在图像外侧的方法是使用legend_bbox参数。这个参数用于控制图例的位置和大小，它的值是一个元组，表示图例的矩形框左下角的位置和宽度、高度。
下面是一个示例代码，演示如何使用legend_bbox参数将图例放置在图像外侧：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 4, 5, 6]
y2 = [3, 4, 5, 6, 7]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='y1')
ax.plot(x, y2, label='y2')
legend = ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1),
bbox_transform=plt.gcf().transFigure,
borderaxespad=0.1, fancybox=True,
shadow=True, prop={'size': 10})
plt.show()
在这个示例中，我们同样使用了matplotlib的子图功能，绘制了两组数据y1和y2，并给每组数据分别添加了标签“y1”和“y2”。接着，我们将图例放置在图像左上角外侧，使图例左上角位于图像右上角，达到将图例放置在图像外侧的目的。
需要注意的是，在使用这种方法时，需要将legend_bbox参数的bbox_transform参数设置为plt.gcf().transFigure，以便将图例位置变换到整个图像坐标系中。同时，我们还可以使用其他参数，如borderaxespad、fancybox、prop等，来让图例更加美观和易读。
通过上述两种方法，我们可以轻松将matplotlib图例放置在图像外侧，为绘图工作添加更多的细节调整。
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