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这个方法的核心依然是基于matplotlib.legend._get_legend_handles_labels函数。然后将得到的handlers, labels进行重排，使得即使再调用Legend类的绘制方法对图例进行列排列，最终的效果也是图例的行显示，如[1、2、3、4、5、6]，当指定ncols=2，Legend类的绘制方法得到的图例如下：

1	4
2	5
3	6

如果要实现J借助Legend类的绘制方法得到如下图例：

1	2
3	4
5	6

可以可以发现，将[1、2、3、4、5、6]重排为[1,3,5,4,5,6]即可。这里算法就是先按照行切分的方式将原始的handlers变为(-1,ncols)的2d列表（简单的表示矩阵），然后进行列扫描就行。但是这样要先遍历获取得2d列表的子列表的index=0的元素，然后是index=1，2，…, ncols-1处的元素。由于，这样不利于编程，所以就将2D进行转置，然后进行行扫描，即（列扫描）

# -*- coding: utf-8 -*-
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@Time    : 2024/1/5 20:25  \n
@Author  : 月司   \n
@Email   : 815603884@qq.com \n
@File    : legend的横向显示.py   \n
@version : 1.0  \n
@Software: PyCharm  \n
@Desc    : 
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from typing import List, Anyimport matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个新的图例对象
from matplotlib.legend import Legend
import matplotlib.axes as axes#这个函数可以获得axis对象的已经绘制的artist中的所有的hander和labels，这个可以只给它一个axis参数。注意这个参数需要是列表类的。
from matplotlib.legend import _get_legend_handles_labels as get_legend_handles_labels# 自定义图例对象
class CustomLegend(Legend):def __init__(self, ax:axes.Axes,handlers: List[Any]=None,labels: List