Mover la leyenda matplotlib fuera del eje hace que se corte por el cuadro de figura

Agregado: Encontré algo que debería hacer el truco de inmediato, pero el resto del código a continuación también ofrece una alternativa.

Use la función subplots_adjust() para mover la parte inferior de la subtrama hacia arriba:

fig.subplots_adjust(bottom=0.2) # <-- Change the 0.02 to work for your plot.

Luego juegue con el desplazamiento en la parte de leyenda bbox_to_anchor del comando leyenda, para obtener el cuadro de leyenda donde lo desee. Una combinación de configurar figsize y usar subplots_adjust(bottom=...) debería producir un gráfico de calidad para usted.

Alternativa: Simplemente se cambió la línea:

fig = plt.figure(1)

A:

fig = plt.figure(num=1, figsize=(13, 13), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')

Y cambiado

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,0))

A

lgd = ax.legend(loc=9, bbox_to_anchor=(0.5,-0.02))

Y aparece bien en mi pantalla (un monitor CRT de 24 pulgadas).

Aquí figsize=(M,N) establece la ventana de la figura para que sea M pulgadas por N pulgadas. Solo juega con esto hasta que se vea bien para ti. Conviértalo a un formato de imagen más escalable y use GIMP para editar si es necesario, o simplemente recorte con la opción LaTeX viewport cuando incluya gráficos.

Aquí hay otra solución muy manual. Puede definir el tamaño del eje y los rellenos se consideran en consecuencia (incluidas la leyenda y las marcas de verificación). Espero que sea útil para alguien.

Ejemplo (¡el tamaño de los ejes es el mismo!):

Código:

#==================================================
# Plot table

colmap = [(0,0,1) #blue
         ,(1,0,0) #red
         ,(0,1,0) #green
         ,(1,1,0) #yellow
         ,(1,0,1) #magenta
         ,(1,0.5,0.5) #pink
         ,(0.5,0.5,0.5) #gray
         ,(0.5,0,0) #brown
         ,(1,0.5,0) #orange
         ]


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import collections
df = collections.OrderedDict()
df['labels']        = ['GWP100a\n[kgCO2eq]\n\nasedf\nasdf\nadfs','human\n[pts]','ressource\n[pts]'] 
df['all-petroleum long name'] = [3,5,2]
df['all-electric']  = [5.5, 1, 3]
df['HEV']           = [3.5, 2, 1]
df['PHEV']          = [3.5, 2, 1]

numLabels = len(df.values()[0])
numItems = len(df)-1
posX = np.arange(numLabels)+1
width = 1.0/(numItems+1)

fig = plt.figure(figsize=(2,2))
ax = fig.add_subplot(111)
for iiItem in range(1,numItems+1):
  ax.bar(posX+(iiItem-1)*width, df.values()[iiItem], width, color=colmap[iiItem-1], label=df.keys()[iiItem])
ax.set(xticks=posX+width*(0.5*numItems), xticklabels=df['labels'])

#--------------------------------------------------
# Change padding and margins, insert legend

fig.tight_layout() #tight margins
leg = ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.02, 1), borderaxespad=0)
plt.draw() #to know size of legend

padLeft   = ax.get_position().x0 * fig.get_size_inches()[0]
padBottom = ax.get_position().y0 * fig.get_size_inches()[1]
padTop    = ( 1 - ax.get_position().y0 - ax.get_position().height ) * fig.get_size_inches()[1]
padRight  = ( 1 - ax.get_position().x0 - ax.get_position().width ) * fig.get_size_inches()[0]
dpi       = fig.get_dpi()
padLegend = ax.get_legend().get_frame().get_width() / dpi 

widthAx = 3 #inches
heightAx = 3 #inches
widthTot = widthAx+padLeft+padRight+padLegend
heightTot = heightAx+padTop+padBottom

# resize ipython window (optional)
posScreenX = 1366/2-10 #pixel
posScreenY = 0 #pixel
canvasPadding = 6 #pixel
canvasBottom = 40 #pixel
ipythonWindowSize = '{0}x{1}+{2}+{3}'.format(int(round(widthTot*dpi))+2*canvasPadding
                                            ,int(round(heightTot*dpi))+2*canvasPadding+canvasBottom
                                            ,posScreenX,posScreenY)
fig.canvas._tkcanvas.master.geometry(ipythonWindowSize) 
plt.draw() #to resize ipython window. Has to be done BEFORE figure resizing!

# set figure size and ax position
fig.set_size_inches(widthTot,heightTot)
ax.set_position([padLeft/widthTot, padBottom/heightTot, widthAx/widthTot, heightAx/heightTot])
plt.draw()
plt.show()
#--------------------------------------------------
#==================================================