Matplotlib 创建具有精确大小且无填充的图形（以及轴外的图例）

我正试图为一篇科学文章制作一些数字，所以我希望我的数字有一个特定的大小。我还看到Matplotlib在默认情况下在图形的边框上添加了很多填充，这是我不需要的（因为图形将在白色背景上）

要设置特定的图形大小，我只需使用

plt.figure（figsize=[w，h]）

，然后添加参数

tight_layout={'pad'：0}

，以删除填充。这非常有效，甚至在我添加标题、y/x标签等时也有效。示例：

fig = plt.figure(
    figsize = [3,2],
    tight_layout = {'pad': 0}
)
ax = fig.add_subplot(111)
plt.title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
plt.savefig('figure01.pdf')

plt.close('all')
fig = plt.figure(
    figsize = [3,2],
    tight_layout = {'pad': 0}
)
ax = fig.add_subplot(111)
plt.title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
t = ax.text(0.7, 1.1, 'my text here', bbox = dict(boxstyle = 'round'))
plt.savefig('figure02.pdf')

这将创建一个精确大小为3x2（英寸）的pdf文件

我遇到的问题是，例如，当我在轴外添加文本框（通常是图例框）时，Matplotlib不会像添加标题/轴标签时那样为文本框腾出空间。通常，文本框会被切断，或者根本不显示在保存的图形中。例如：

fig = plt.figure(
    figsize = [3,2],
    tight_layout = {'pad': 0}
)
ax = fig.add_subplot(111)
plt.title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
plt.savefig('figure01.pdf')

plt.close('all')
fig = plt.figure(
    figsize = [3,2],
    tight_layout = {'pad': 0}
)
ax = fig.add_subplot(111)
plt.title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
t = ax.text(0.7, 1.1, 'my text here', bbox = dict(boxstyle = 'round'))
plt.savefig('figure02.pdf')

我在SO的其他地方找到的一个解决方案是在savefig命令中添加参数

bbox\u inches='tight'

。文本框现在包含在我想要的内容中，但pdf现在的大小不正确。Matplotlib似乎只是使图形变大，而不是像添加标题和x/y标签时那样减小轴的大小

例如：

plt.close('all')
fig = plt.figure(
    figsize = [3,2],
    tight_layout = {'pad': 0}
)
ax = fig.add_subplot(111)
plt.title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
t = ax.text(0.7, 1.1, 'my text here', bbox = dict(boxstyle = 'round'))
plt.savefig('figure03.pdf', bbox_inches = 'tight')

（该图为3.307x2.248）

---

是否有任何解决方案可以覆盖大多数轴外有图例的情况？

因此要求如下：

具有固定的、预定义的图形大小

在轴外部添加文本标签或图例

轴和文本不能重叠

轴以及标题和轴标签紧靠在图形边框上

因此，使用

pad=0的
tight_布局
，解决了1。四,。但与第2条相矛盾

可以考虑将
pad
设置为更大的值。这将解决2。然而，因为它在所有方向上都是对称的，所以它与4相矛盾

使用
bbox\u inches='tight'
更改体形大小。反驳1

所以我认为这个问题没有通用的解决方案

我能想到的是：它在图形坐标中设置文本，然后在水平或垂直方向上调整轴的大小，以便轴和文本之间没有重叠

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.transforms

fig = plt.figure(figsize = [3,2]) 
ax = fig.add_subplot(111)
plt.title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')

def text_legend(ax, x0, y0, text, direction = "v", padpoints = 3, margin=1.,**kwargs):
    ha = kwargs.pop("ha", "right")
    va = kwargs.pop("va", "top")
    t = ax.figure.text(x0, y0, text, ha=ha, va=va, **kwargs) 
    otrans = ax.figure.transFigure

    plt.tight_layout(pad=0)
    ax.figure.canvas.draw()
    plt.tight_layout(pad=0)
    offs =  t._bbox_patch.get_boxstyle().pad * t.get_size() + margin # adding 1pt
    trans = otrans + \
            matplotlib.transforms.ScaledTranslation(-offs/72.,-offs/72.,fig.dpi_scale_trans)
    t.set_transform(trans)
    ax.figure.canvas.draw()

    ppar = [0,-padpoints/72.] if direction == "v" else [-padpoints/72.,0] 
    trans2 = matplotlib.transforms.ScaledTranslation(ppar[0],ppar[1],fig.dpi_scale_trans) + \
             ax.figure.transFigure.inverted() 
    tbox = trans2.transform(t._bbox_patch.get_window_extent())
    bbox = ax.get_position()
    if direction=="v":
        ax.set_position([bbox.x0, bbox.y0,bbox.width, tbox[0][1]-bbox.y0]) 
    else:
        ax.set_position([bbox.x0, bbox.y0,tbox[0][0]-bbox.x0, bbox.height]) 

# case 1: place text label at top right corner of figure (1,1). Adjust axes height.
#text_legend(ax, 1,1, 'my text here', bbox = dict(boxstyle = 'round'), )

# case 2: place text left of axes, (1, y), direction=="v"
text_legend(ax, 1., 0.8, 'my text here', margin=2., direction="h", bbox = dict(boxstyle = 'round') )

plt.savefig(__file__+'.pdf')
plt.show()

案例1（左）和案例2（右）：



对图例执行相同的操作稍微容易一些，因为我们可以直接使用
bbox\u to\u anchor
参数，而不需要控制图例周围的花式方框

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.transforms

fig = plt.figure(figsize = [3.5,2]) 
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
ax.plot([1,2,3], marker="o", label="quantity 1")
ax.plot([2,1.7,1.2], marker="s", label="quantity 2")

def legend(ax, x0=1,y0=1, direction = "v", padpoints = 3,**kwargs):
    otrans = ax.figure.transFigure
    t = ax.legend(bbox_to_anchor=(x0,y0), loc=1, bbox_transform=otrans,**kwargs)
    plt.tight_layout(pad=0)
    ax.figure.canvas.draw()
    plt.tight_layout(pad=0)
    ppar = [0,-padpoints/72.] if direction == "v" else [-padpoints/72.,0] 
    trans2=matplotlib.transforms.ScaledTranslation(ppar[0],ppar[1],fig.dpi_scale_trans)+\
             ax.figure.transFigure.inverted() 
    tbox = t.get_window_extent().transformed(trans2 )
    bbox = ax.get_position()
    if direction=="v":
        ax.set_position([bbox.x0, bbox.y0,bbox.width, tbox.y0-bbox.y0]) 
    else:
        ax.set_position([bbox.x0, bbox.y0,tbox.x0-bbox.x0, bbox.height]) 

# case 1: place text label at top right corner of figure (1,1). Adjust axes height.
#legend(ax, borderaxespad=0)
# case 2: place text left of axes, (1, y), direction=="h"
legend(ax,y0=0.8, direction="h", borderaxespad=0.2)

plt.savefig(__file__+'.pdf')
plt.show()




为什么
72
？该
72
是每英寸点数（ppi）。这是一个固定的印刷单位，例如字体大小总是以点（如12pt）表示。由于matplotlib以相对于fontsize（即点）的单位定义文本框的填充，因此我们需要使用
72
转换回英寸（然后显示坐标）。此处未触及默认的每英寸点数（dpi），但在图dpi\U scale\U trans中进行了说明。如果要更改dpi，则需要确保在创建图形以及保存图形时设置图形dpi（在调用
plt.figure（）
以及
plt.savefig（）
）时使用
dpi=..
。
自
matplotlib==3.1.3
起，您可以使用
constrated\u layout=True
来实现所需的结果。这目前是实验性的，但请参阅，以获取非常有用的指南（特别是图例）。请注意，图例将从情节中窃取空间，但这是不可避免的。我发现，只要图例相对于绘图的大小不占用太多空间，那么图形就可以在不裁剪任何内容的情况下保存

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 2), constrained_layout=True)
ax.set_title('title')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_xlabel('x label')
ax.plot([0,1], [0,1], label='my text here')
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.1, 0.5))
fig.savefig('figure03.pdf')

谢谢，这太棒了！您介意解释一下在某些地方出现的硬编码
72
是什么吗？我猜这是默认的dpi，但我不确定。我在答案中添加了一些解释。再次感谢。有没有什么简单的方法可以让这部作品成为传奇？例如，在轴外放置图例时，我在答案中添加了图例的大小写。