Matplotlib 如何在OpenTURNS中设置图形外部的图例？

我想用OpenTURNS创建高斯样本对数似然的等高线图。每个等高线映射到一个函数值，该函数值由绘图图例指示。问题是图例在某种程度上隐藏了轮廓：如何设置绘图，使图例不隐藏内容

这里有一个例子。我创建了一个

正态

分布，对应于年龄在20到79岁之间的男性的身高（见“美国人口普查局统计摘要”） 表209.2012）。然后我从这个分布生成一个样本。我定义了对数似然函数，它接受输入向量（mu，sigma），并返回包含输出对数似然的一维向量。我可以使用此函数的

draw

方法创建等高线图

import openturns as ot
import openturns.viewer as otv

mu = 1.763
sigma = 0.0680
N = ot.Normal(mu, sigma)
sample_size = 100
sample = N.getSample(sample_size)

def loglikelihood_gauss(X):
    """Compute the log-likelihood of a Gaussian sample."""
    mu, sigma = X
    N = ot.Normal(mu, sigma)
    log_pdf = N.computeLogPDF(sample)
    sample_size = sample.getSize()
    log_likelihood = log_pdf.computeMean() * sample_size
    return log_likelihood

# Contour plot
logLikelihoodFunction = ot.PythonFunction(2, 1, loglikelihood_gauss)
ot.ResourceMap_SetAsUnsignedInteger("Contour-DefaultLevelsNumber", 5)
graph = logLikelihoodFunction.draw([1.65, 0.04], [1.85, 0.15], [50]*2)
graph.setXTitle(r"$\mu$")
graph.setYTitle(r"$\sigma$")
graph.setTitle("Log-Likelihood.")
view = otv.View(graph)

这将产生：

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如何设置绘图以使图例不隐藏等高线？

第一个技巧是使用

legend

matplotlib函数的

bbox\u to\u anchor

选项。这是可能的，因为所有OpenTURNS图形都来自Python层的Matplotlib。第二个技巧是基于

getFigure

方法从

视图

对象中获取图形。如果没有进一步的代码，将生成第二个图例，该图例位于正确的位置，但会复制该图例。第三个技巧是通过将内容设置为空字符串来隐藏旧的图例

logLikelihoodFunction = ot.PythonFunction(2, 1, loglikelihood_gauss)
ot.ResourceMap_SetAsUnsignedInteger("Contour-DefaultLevelsNumber", 5)
graph = logLikelihoodFunction.draw([1.65, 0.04], [1.85, 0.15], [50]*2)
graph.setXTitle(r"$\mu$")
graph.setYTitle(r"$\sigma$")
graph.setTitle("Log-Likelihood.")
legends = graph.getLegends()
graph.setLegendPosition("")
view = otv.View(graph)
figure = view.getFigure()
figure.legend(legends, bbox_to_anchor=(1.1, 0.9))

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功能非常好！我经常为图例太大的图表感到尴尬。您可以使用以下方法改进脚本：

graph.setLegendPosition('')

而不是：

graph.setLegends([""] * 5)

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它避免了您在图表中计算可绘制图形的数量。

不幸的是，如果您混合使用不同类型的可绘制图形，则效果不佳：

import openturns as ot
import openturns.viewer as otv

f = ot.SymbolicFunction(["x", "y"], ["x^4+y^4-8*(x^2+y^2)"])
graph = f.draw([-4.0]*2, [4.0]*2)
graph.setLegendPosition("bottomleft")
graph.add(ot.Curve([[-4.0]*2, [4.0]*2], "red", "dashed", 1.0, "line"))
graph.add(ot.Cloud([[0.0]*2], "black", "fcircle", "point"))
legends = graph.getLegends()
view = otv.View(graph)
figure = view.getFigure()
figure.legend(legends, bbox_to_anchor=(1.0, 1.0))

在生成的图形上，您可以看到新图例已将点和线的标签与前两个isovalues的标签分开。获取图例标签的正确方法是：

_, legends = view._ax[0].get_legend_handles_labels()