你的方法确实能实现需求，但我们可以跳过绘制透明线条这一步，直接通过matplotlib的图例API为整组箱线图添加单个标签，逻辑更清晰、代码更简洁高效。

方法一：自定义Patch创建图例项 #

我们可以直接创建一个与箱线图样式匹配的Patch对象，作为图例中“REAL DATA”的代表，完全不需要额外绘图：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Patch

# 数据准备部分保持不变
tips = sns.load_dataset("tips")
variable_to_bin_by = 'tip'
binned_variable = 'total_bill'
df = tips[ [binned_variable, variable_to_bin_by] ]
bins = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
gdf = df.groupby( pd.cut(df[variable_to_bin_by].values, bins ) )
data = [ i[1][binned_variable].values for i in gdf]
df = pd.DataFrame( data, index = bins[:-1])

# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制箱线图并统一设置颜色
ax = sns.boxplot( data=df.T, ax=ax, color='k')

# 绘制模型拟合线
models = {'model1': bins+10, 'model2': bins+10*1.5, 'model3': bins*10}
for key in sorted( models.keys() ):
    ax.plot( bins, models[key], label=key )

# 构建图例元素：合并箱线图自定义Patch与模型线条的图例
# 获取模型线条的图例手柄和标签
line_handles, line_labels = ax.get_legend_handles_labels()
# 创建与箱线图样式匹配的Patch
box_patch = Patch(facecolor='k', edgecolor='k', label='REAL DATA')
# 合并所有图例元素
all_handles = [box_patch] + line_handles
all_labels = ['REAL DATA'] + line_labels

# 添加最终图例
ax.legend(handles=all_handles, labels=all_labels)

plt.show()

方法二：利用箱线图的现有元素创建图例 #

如果你不想手动创建Patch，也可以从已绘制的箱线图中提取一个代表性元素（比如第一个箱体的patch）作为图例项：

# 数据准备和绘图部分同上，仅修改图例添加逻辑：
line_handles, line_labels = ax.get_legend_handles_labels()
# 提取第一个箱线图的箱体patch作为代表（复制一份避免修改原图表样式）
box_handle = ax.patches[0].copy()
all_handles = [box_handle] + line_handles
all_labels = ['REAL DATA'] + line_labels
ax.legend(handles=all_handles, labels=all_labels)

这两种方法的优势 #

• 省去了绘制透明线条、调整图例手柄透明度的冗余步骤
• 直接操作图例核心元素，逻辑更直观，后期维护更方便
• 可以精准控制图例项的样式（比如自定义填充色、边框粗细等）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tsherwen