Python 3.x 使用；“色调”；对于Seaborn visual：如何在一个图形中获得图例？

我使用seaborn.relplot在seaborn中创建了一个散点图，但是我无法将图例全部放在一个图形中

当我这样做时，一切都很好：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df2 = df[df.ln_amt_000s < 700]
sns.relplot(x='ln_amt_000s', y='hud_med_fm_inc', hue='outcome', size='outcome', legend='brief', ax=ax, data=df2)

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
从scipy导入统计信息
将matplotlib.pyplot作为plt导入
导入seaborn作为sns
df2=df[df.ln\u金额\u 000s<700]
sns.relplot（x='ln\u amt\u 000s'，y='hud\u med\u fm\u inc'，hue='output'，size='output'，legend='brief'，ax=ax，data=df2）

结果是所需的散点图，图例位于右侧

但是，当我尝试提前生成matplotlib地物和轴对象以指定地物尺寸时，遇到了以下问题：

a4_dims = (10, 10) # generating a matplotlib figure and axes objects ahead of time to specify figure dimensions
df2 = df[df.ln_amt_000s < 700]
fig, ax = plt.subplots(figsize = a4_dims)
sns.relplot(x='ln_amt_000s', y='hud_med_fm_inc', hue='outcome', size='outcome', legend='brief', ax=ax, data=df2)

a4_dims=（10,10）#提前生成matplotlib地物和轴对象以指定地物尺寸
df2=df[df.ln\u金额\u 000s<700]
图，ax=plt.子批次（图尺寸=a4尺寸）
sns.relplot（x='ln\u amt\u 000s'，y='hud\u med\u fm\u inc'，hue='output'，size='output'，legend='brief'，ax=ax，data=df2）

结果是两个图形——一个具有预期的散点图，但缺少图例，另一个在其下方，除了右侧的图例外，其余均为空白。

我如何解决这个问题？我想要的结果是一个图形，在该图形中，我可以指定图形尺寸，并将图例放在x轴下方的两行底部（如果这太难或不受支持，那么同一图形右侧的默认图例位置也可以）？我知道问题出在“ax=ax”上，我将尺寸指定为matplotlib figure，但我想知道具体原因，以便从中学习

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感谢您的时间。

问题在于

sns.relplot

是一个“图形级界面，用于在FacetGrid上绘制关系图”（请参阅）。使用简单的

sns.scatterplot

（sns.relplot使用的默认绘图类型），您的代码可以工作（更改为使用可复制数据）：

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对图例的进一步编辑 Seaborn的传奇有点挑剔。您可能希望采用的一些调整：

• 通过获取并切片句柄和标签，删除默认的seaborn标题（实际上是图例条目）
• 设置一个实际为标题的新标题
• 移动位置并使用

  bbox\u to\u锚定

  移动到绘图区域之外（请注意，

  bbox

  参数需要根据绘图大小进行一些调整）
• 指定列数

fig，ax=plt.子批次（figsize=（5,5））
散点图（x='萼片长度'，y='萼片宽度'，
色调='物种'，图例='简短'，
ax=ax，数据=df）
句柄，标签=ax.get\u legend\u handles\u labels（）
ax.图例（句柄=句柄[1]、标签=标签[1]、loc=8、，
ncol=2，bbox_至_锚=[0.5，-.3,0,0]）
plt.show（）

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谢谢你，布伦丹！你的解释很有见地——我从中学到了很多，不仅仅是为了解决我的一个问题。非常感谢。

df = pd.read_csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/datasets/iris.csv", index_col=0)
fig, ax = plt.subplots(figsize = (5,5))
sns.scatterplot(x = 'Sepal.Length', y = 'Sepal.Width', 
            hue = 'Species', legend = 'brief',
            ax=ax, data = df)
plt.show()