Matplotlib：如何水平显示图例元素？

Question

我想指定图例是垂直显示还是水平显示。我的意思不是说帖子Matplotlib legend vertical rotation中所描述的图例的 text 。我的 actual 案例包括用小部件指定的任意数量的系列。但是以下示例代表了挑战的要点：

代码段：

# Imports
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# data
np.random.seed(123)
x = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100)).cumsum()
y = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100)).cumsum()
z = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100)).cumsum()
df = pd.concat([x,y,z], axis = 1)

# plot 
ax = plt.subplot()
for col in (df.columns):
    plt.plot(df[col])
plt.legend(loc="lower left")
plt.xticks(rotation=90)

情节：

默认布局似乎是垂直的。 查看help(ax.legend)和docs的详细信息，似乎没有直接的方法可以将其更改为水平。还是在那里？

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编辑-所需的图例：（使用MS Paint）

Answer 1

由于信誉不佳，我无法将其添加为已接受答案的注释，但是对于像我这样的人来说，这是一个小小的改进，他们不断复制粘贴绘图代码，但希望将'ncol'值自动化：

plt.legend(loc="lower left", ncol = len(ax.lines) )

Answer 2

在图例中指定ncol参数。在您的情况下，例如：

plt.legend(loc="lower left", ncol=len(df.columns))

这是我在脚本中更改的唯一一行。

完整的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# data
np.random.seed(123)
x = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100)).cumsum()
y = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100)).cumsum()
z = pd.Series(np.random.randn(100),index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100)).cumsum()
df = pd.concat([x,y,z], axis = 1)

# plot
ax = plt.subplot()
for col in (df.columns):
    plt.plot(df[col])
plt.legend(loc="lower left", ncol=len(df.columns))
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Answer 3

我相信水平表示您想让图例将相邻点而不是垂直列出。

plt.legend(loc="lower left", mode = "expand", ncol = 3) #expand stretches it along the bottom 
# while ncol specifies the number of columns

https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.legend