loc参数指定图例放置在边界框的哪个角。loc的默认值是loc="best"，当使用bbox_to_anchor参数时会产生不可预测的结果。
因此，当指定bbox_to_anchor时，始终也指定loc。
bbox_to_anchor的默认值是(0,0,1,1)，它是整个轴上的边界框。如果指定了不同的边界框，通常使用前两个值就足够了，这两个值给予边界框的（x0，y0）。
下面是一个例子，其中边界框设置为位置(0.6,0.5)（绿色点），并测试不同的loc参数。因为图例范围在边界框之外，loc参数可以解释为“图例的哪个角应放置在由二元组bbox_to_锚参数给定的位置”。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = 6, 3
fig, axes = plt.subplots(ncols=3)
locs = ["upper left", "lower left", "center right"]
for l, ax in zip(locs, axes.flatten()):
    ax.set_title(l)
    ax.plot([1,2,3],[2,3,1], "b-", label="blue")
    ax.plot([1,2,3],[1,2,1], "r-", label="red")
    ax.legend(loc=l, bbox_to_anchor=(0.6,0.5))
    ax.scatter((0.6),(0.5), s=81, c="limegreen", transform=ax.transAxes)

plt.tight_layout()    
plt.show()

请特别参阅this answer以获得详细的解释和问题What does a 4-element tuple argument for 'bbox_to_anchor' mean in matplotlib?。
如果要以轴坐标以外的其他坐标指定图例位置，则可以使用bbox_transform参数。如果使用图坐标可能更有意义

ax.legend(bbox_to_anchor=(1,0), loc="lower right",  bbox_transform=fig.transFigure)

使用数据坐标可能没有太大意义，但既然你要求它，这将通过bbox_transform=ax.transData完成。

我经常使用的方法是在legend函数中使用 loc 参数。字符串输入效果很好：

plt.legend(loc = "upper left")

正如文档所说，对于字符串引用，您可以使用：用途：

===============   =============
        Location String   Location Code
        ===============   =============
        'best'            0
        'upper right'     1
        'upper left'      2
        'lower left'      3
        'lower right'     4
        'right'           5
        'center left'     6
        'center right'    7
        'lower center'    8
        'upper center'    9
        'center'          10
        ===============   =============

根据matplotlib legend documentation：
位置也可以是一个2元组，以轴坐标给出图例左下角的坐标（在这种情况下，*bbox_to_锚 * 将被忽略）。
因此，可以用途：

plt.legend(loc=(x, y))

将图例的左下角设置为指定的(x, y)位置。
请注意，这里的x和y坐标是相对的，这意味着x=0是图中最左边的点，x=1是图中最右边的点。同样，y=0和y=1沿着图的高度，其中y=0是底部，y=1是顶部。

您可以使用loc参数更改图例的位置。https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.legend.html?highlight=legend#matplotlib.axes.Axes.legend

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(211)
plt.plot([1,2,3], label="test1")
plt.plot([3,2,1], label="test2")
# Place a legend above this subplot, expanding itself to
# fully use the given bounding box.
plt.legend(bbox_to_anchor=(0., 1.02, 1., .102), loc=3,
           ncol=2, mode="expand", borderaxespad=0.)

plt.subplot(223)
plt.plot([1,2,3], label="test1")
plt.plot([3,2,1], label="test2")
# Place a legend to the right of this smaller subplot.
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)

plt.show()

除了@ImportanceOfBeingErnest的帖子之外，我还使用以下行在图中的绝对位置添加图例。

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.0,1.0),\
    bbox_transform=plt.gcf().transFigure)

由于未知的原因，bbox_transform=fig.transFigure不适用于我。