Python 防止Matplotlib图例在垂直子批次上涂抹h填充？

我有一个脚本，其中我在5x1的网格中绘制了几个变量。我注意到，当我有使图例变短的数据时，子图本身具有可接受的高度和水平填充。当我有数据使我的图例变大（垂直）时，子图被挤压，在图之间留下额外的水平填充

有没有办法防止这种情况？要将图例指定与轴对象分开，并独立于图例间距绘制每个绘图

下面是一个最小的可复制示例，以说明我的意思：

#/usr/bin/env蟒蛇3
从pathlib导入路径
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
def绘图仪（df、var_cols）：
dfa=df.query（“已接受==‘已接受’”）
dfr=df.query（“已接受！=“已接受”）
colors={v:c代表v，zip中的c（['accepted'，'reject'，'rerun']，
['darkgreen'、'firebrick'、'steelblue']）]
图，轴=plt.子批次（nrows=len（var_cols），sharex=真）
对于变量，zip中的ax（变量列，轴）：
对于dfr.groupby中的k，d（'accepted'）：
散度（d.迭代，d[var]，label=k，alpha=0.8，c=d.接受图（颜色））
ax.plot（dfa.iteration，dfa[var]，'-o'，label='accepted'，color=colors['accepted']）
#抓住第三个轴，因为我希望图例朝向中心
句柄，标签=轴[2]。获取\u图例\u句柄\u标签（）
#对图例标签进行排序，将“已接受”置于顶部
标签，句柄=zip（*已排序（zip（标签，句柄），key=lambda t:t[0]））
轴[2]。图例（手柄、标签、标记比例=1.2，bbox_至_锚=（1,0.5））
图1紧_布局图（）
def main（）：
状态={1:'接受'，2:'拒绝'，3:'重新运行'}
np.随机种子（666）
dat1=pd.DataFrame({
“迭代”：[0,1,2]，
“已接受”：[“已接受”]*3，
“h_cap”：[10.1,6.5,12.2]，
“h_stor”：[500410,0]，
“h_mark”：[10,6,1]，
‘出价’：[50010050]，
“净现值”：[2.278,2.6,2.85]
})
dat2=pd.DataFrame({
“迭代”：范围（10），
'accepted'：[states[num]表示np.random.randint（1,4，size=10）中的num，
“h_cap”：np.rand.rand（10），
“h_stor”：np.random.rand（10），
“h_标记”：np.random.rand（10），
“投标”：np.rand.rand（10），
“npv”：np.random.rand（10）
})
var_cols=['h_cap'、'h_stor'、'h_mark'、'bid'、'npv']
绘图仪（dat1，变量）
plt.savefig（路径（'~/Desktop/nonsmushed.png'）.expanduser（））
绘图仪（dat2，变量）
plt.savefig（路径（'~/Desktop/smushed.png'）.expanduser（））
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
main（）

nonsmushed.png

smushed.png

由于图例“属于”轴[2]，

紧密布局（）

调整间距，使相邻轴不覆盖图例

我认为最简单的解决方案是创建一个“图级”图例（

fig.legend（）

），但问题是

tight_layout（）

无法解释该图例，您必须手动调整右边距（如果需要，可能有一种方法可以自动计算，但这可能会变得混乱）

(...)
labels, handles = zip(*sorted(zip(labels, handles), key=lambda t: t[0]))
fig.legend(handles, labels, markerscale=1.2, bbox_to_anchor=(1, 0.5))
fig.tight_layout()
fig.subplots_adjust(right=0.75)  # adjust value as needed