基于@user308827的回答：可以在factorplot中使用legend=False，并通过matplotlib指定图例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="whitegrid")

titanic = sns.load_dataset("titanic")

g = sns.factorplot("class", "survived", "sex",
                   data=titanic, kind="bar",
                   size=6, palette="muted",
                   legend=False)
g.despine(left=True)
plt.legend(loc='upper left')
g.set_ylabels("survival probability")

• plt作用于当前轴。要从FacetGrid获取轴，请使用图
• g.fig.get_axes()[0].legend(loc='lower left')

• 对于seaborn >= 0.11.2，使用seaborn.move_legend，它适用于轴和图形级别图，并且它接受kwargs，如title
• 有关参数及其用法，请参见matplotlib.axes.Axes.legend和How to put the legend out of the plot。
• 最初的问题是关于sns.factorplot的，它已重命名为seaborn.catplot，这是一个地物级别的图。
• 对于g = sns.jointplot或g = sns.JointGrid，图例的单位为g.ax_joint，而不是g。
• x1米11米1x
• 参见How to move or remove the legend from a seaborn JointGrid or jointplot。
  *在python 3.10、pandas 1.5.0、matplotlib 3.5.2和seaborn 0.12.0中测试
• 目前还没有使用新的seaborn.object接口重新定位图例的解决方案，该接口在seaborn 0.12.0中首次亮相。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# load the data
penguins = sns.load_dataset('penguins', cache=False)

图级图

g = sns.displot(penguins, x="bill_length_mm", hue="species", col="island", col_wrap=2, height=3)
sns.move_legend(g, "upper left", bbox_to_anchor=(.55, .45), title='Species')
plt.show()

轴水平图

ax = sns.histplot(penguins, x="bill_length_mm", hue="species")
sns.move_legend(ax, "lower center", bbox_to_anchor=(.5, 1), ncol=3, title=None, frameon=False)
plt.show()

查看此处的文档：https://matplotlib.org/users/legend_guide.html#legend-location
加上这一点只是为了把传奇从情节中带出来：
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)

修改示例here：
您可以使用legend_out = False

import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")

titanic = sns.load_dataset("titanic")

g = sns.factorplot("class", "survived", "sex",
                    data=titanic, kind="bar",
                    size=6, palette="muted",
                   legend_out=False)
g.despine(left=True)
g.set_ylabels("survival probability")

这就是我如何能够将图例移动到图中的特定位置并更改图的纵横比和大小：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.style.use('ggplot')
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")

figure_name = 'rater_violinplot.png'
figure_output_path = output_path + figure_name

viol_plot = sns.factorplot(x="Rater", 
                       y="Confidence", 
                       hue="Event Type", 
                       data=combo_df, 
                       palette="colorblind",
                       kind='violin',
                       size = 10,
                       aspect = 1.5,
                       legend=False)

viol_plot.ax.legend(loc=2)
viol_plot.fig.savefig(figure_output_path)

这对我改变情节的大小和方面以及将图例移到情节区域之外起到了作用。

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.style.use('ggplot')
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")

figure_name = 'rater_violinplot.png'
figure_output_path = output_path + figure_name

viol_plot = sns.factorplot(x="Rater", 
                       y="Confidence", 
                       hue="Event Type", 
                       data=combo_df, 
                       palette="colorblind",
                       kind='violin',
                       size = 10,
                       aspect = 1.5,
                       legend_out=True)

viol_plot.fig.savefig(figure_output_path)

我从mwaskom的答案here和费尔南多·埃尔南德斯的答案here中得出了这个结论。

你好像可以直接打电话：

g = sns.factorplot("class", "survived", "sex",
                data=titanic, kind="bar",
                size=6, palette="muted",
               legend_out=False)

g._legend.set_bbox_to_anchor((.7, 1.1))

如果你想自定义图例，只需要使用add_legend方法，它和matplotlib plt.legend有相同的参数。

import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid")

titanic = sns.load_dataset("titanic")

g = sns.factorplot("class", "survived", "sex",
                    data=titanic, kind="bar",
                    size=6, palette="muted",
                   legend_out=False)
g.despine(left=True)
g.set_ylabels("survival probability")
g.add_legend(bbox_to_anchor=(1.05, 0), loc=2, borderaxespad=0.)

使用面向对象的API：

fig,ax = plt.subplots(1,1)
sns.someplot(...,ax=ax)
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles, labels,loc="upper left")

来源：https://matplotlib.org/stable/tutorials/intermediate/legend_guide.html