Python 减少matplotlib绘图中的左右边距

我正在努力处理matplotlib中的绘图页边距。我已使用以下代码生成图表：

plt.imshow(g)
c = plt.colorbar()
c.set_label("Number of Slabs")
plt.savefig("OutputToUse.png")

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然而，我得到了一个输出图，图的两边都有很多空白。我搜索了谷歌并阅读了matplotlib文档，但我似乎找不到如何减少这一点。

一种自动实现这一点的方法是

bbox\u inches='tight'

kwarg-to

例如

另一种方法是使用

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可以使用subplot_adjust（）函数调整matplotlib图形周围的间距：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(whatever)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

这将适用于屏幕上的图形和保存到文件中的图形，即使一个图形上没有多个绘图，也可以调用此函数

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数字是地物尺寸的分数，需要进行调整以允许地物标签。

matplotlibs子地块的问题在于，您输入的值与地物的x和y尺寸有关。此示例用于打印pdf时正确的地物尺寸：

plt.savefig("circle.png", bbox_inches='tight',pad_inches=-1)

为此，我重新计算了绝对值的相对间距，如下所示：

pyplot.subplots_adjust(left = (5/25.4)/figure.xsize, bottom = (4/25.4)/figure.ysize, right = 1 - (1/25.4)/figure.xsize, top = 1 - (3/25.4)/figure.ysize)

对于x维为“figure.xsize”英寸，y维为“figure.ysize”英寸的图形。因此，整个图形的左边缘为5 mm，下边缘为4 mm，右边缘为1 mm，顶部为3 mm。（x/25.4）的转换已经完成，因为我需要将mm转换为in

请注意，x的纯图表大小将是“figure.xsize-左边距-右边距”，y的纯图表大小将是“figure.ysize-下边距-上边距”，单位为英寸

其他狙击手（不确定这些，我只是想提供其他参数）

及

你所需要的只是

plt.tight_layout()

在输出之前

除了减少边距外，这还将所有子地块之间的空间紧密分组：

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
subplot1 = fig.add_subplot(121)
subplot1.plot(x,y)
subplot2 = fig.add_subplot(122)
subplot2.plot(y,x)
fig.tight_layout()
plt.show()

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对我来说，上面的答案不适用于Win7上的

matplotlib.\uu版本=1.4.3

。因此，如果我们只对图像本身感兴趣（即，如果我们不需要注释、轴、记号、标题、ylabel等），那么最好将numpy数组保存为图像，而不是

savefig

from pylab import *

ax = subplot(111)
ax.imshow(some_image_numpyarray)
imsave('test.tif', some_image_numpyarray)

# or, if the image came from tiff or png etc
RGBbuffer = ax.get_images()[0].get_array()
imsave('test.tif', RGBbuffer)

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另外，使用opencv绘图函数（cv2.line、cv2.polylines），我们可以直接在numpy数组上绘制一些图形

只需使用

ax=fig.add_轴（[左、下、宽、高]）

如果要精确控制地物布局。例如

left = 0.05
bottom = 0.05
width = 0.9
height = 0.9
ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height])

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受上述Sammys答案的启发：

margins = {  #     vvv margin in inches
    "left"   :     1.5 / figsize[0],
    "bottom" :     0.8 / figsize[1],
    "right"  : 1 - 0.3 / figsize[0],
    "top"    : 1 - 1   / figsize[1]
}
fig.subplots_adjust(**margins)

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其中figsize是您在

fig=pyplot.figure（figsize=…）

中使用的元组，以防有人想知道在应用

plt.tight_layout（）

或

fig.tight_layout（）

后如何去除剩余的白边（默认情况下为

1.08

），你可以让它更紧： 在图形边缘和子批次边缘之间填充，作为字体大小的一部分 比如说

plt.tight_layout(pad=0.05)

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将把它减少到一个很小的幅度。放置

0

对我不起作用，因为它会使子地块的方框也被切掉一点。

对于最新的matplotlib版本，您可能希望尝试：

受约束的_布局会自动调整子地块和装饰，如 图例和颜色栏，以便在 仍然尽可能保留客户要求的逻辑布局 用户

受约束的_布局类似于，但使用约束 解算器，用于确定轴的大小，以使轴适合

在将任何轴添加到中之前，需要激活受约束的_布局 一个数字

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太糟糕了…

有时候，

plt.tight_layout（）

不能给我最好的视图或我想要的视图。那为什么不先用任意边距绘图，然后在绘图之后再固定边距呢？ 因为我们从那里得到了很好的所见即所得

import matplotlib.pyplot as plt

fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

plt.plot([2,5,7,8,5,3,5,7,])
plt.show()

然后将设置粘贴到边距功能中，使其永久：

fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

plt.plot([2,5,7,8,5,3,5,7,])
fig.subplots_adjust(
    top=0.981,
    bottom=0.049,
    left=0.042,
    right=0.981,
    hspace=0.2,
    wspace=0.2
)
plt.show()

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问题是

imshow

图形的

范围中的空白量，还是由
savefig
生成的图形周围的结果png中的边框空白量？我认为两者都有-在查看窗口和png中似乎都有很大的空间。但是，重要的输出是由
savefig
生成的png文件，这就是我要排序的内容。我刚刚在GIMP中对它们进行了裁剪：/边际利润（x=0.01）就是你想要的！指定给参数的值，而不是更改多少，它们是设置边距的位置。换句话说，如果您想将右边缘边距增加10%，那么应该将right=0.9，而不是right=0.1。指出显然可以在plt.subplot\u adjust（）中指定负值。这样做甚至可以让您在图形区域之外绘制，也可以处理恼人的边距。这也可以通过调用
update
方法对
GridSpec
对象起作用（请参见）。有没有办法将其设为默认值？如果您有多个子图，并且希望保存每个子图，您可以将其与
fig.savefig（）一起使用
也是。（
plt.savefig（）
在这种情况下不起作用。）所做的只是在渲染后裁剪图像；如果您试图强制执行特定的分辨率，图像将变小。@detly-yes。这正是它所做的（尽管它也可以裁剪出图像并使图像变大）。要了解您想要的内容，请查看
fig.tight\u layout（）
。这个函数在最初编写此答案时不存在，否则我会更突出地提到它。如果有人有问题，请使用
fig=plt.gcf（）
我认为这确实是最好的方法。它不需要像'bbox='tight'那样保存图形，并且修复了狭窄图形中的所有其他布局问题。这应该是正确的答案，因为它的行为与您预期的一样，因为它适用于图形而不是图像。奇怪的是
margins = {  #     vvv margin in inches
    "left"   :     1.5 / figsize[0],
    "bottom" :     0.8 / figsize[1],
    "right"  : 1 - 0.3 / figsize[0],
    "top"    : 1 - 1   / figsize[1]
}
fig.subplots_adjust(**margins)

plt.tight_layout(pad=0.05)

import matplotlib.pyplot as plt

fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

plt.plot([2,5,7,8,5,3,5,7,])
plt.show()

fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

plt.plot([2,5,7,8,5,3,5,7,])
fig.subplots_adjust(
    top=0.981,
    bottom=0.049,
    left=0.042,
    right=0.981,
    hspace=0.2,
    wspace=0.2
)
plt.show()

# import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# your code to plot the figure

# set tight margins
plt.margins(0.015, tight=True)