减少matplotlib图中的左右边距

我正在努力处理matplotlib中的地块边距。我使用下面的代码来生成图表：

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

但是，我得到了一个在绘图的两边都有很多空白的输出图形。我已经搜索过Google并阅读了matplotlib文档，但似乎找不到如何减少这种情况的方法。

一种自动执行此操作的方法是使用bbox_inches='tight'kwarg plt.savefig。

例如

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.arange(3000).reshape((100,30))
plt.imshow(data)
plt.savefig('test.png', bbox_inches='tight')

另一种方法是使用 fig.tight_layout()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xs = np.linspace(0, 1, 20); ys = np.sin(xs)

fig = plt.figure()
axes = fig.add_subplot(1,1,1)
axes.plot(xs, ys)

# This should be called after all axes have been added
fig.tight_layout()
fig.savefig('test.png')

您可以使用subplots_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)

这将同时适用于屏幕上的图形并保存到文件中，并且即使在一个图形上没有多个图形，这也是调用的正确功能。

数字是图形尺寸的分数，需要进行调整以允许图形标签。

所有你需要的是

plt.tight_layout()

在输出之前。

除了减少边距之外，这还将所有子图之间的空间紧密地分组：

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()

只要使用ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) ，如果你想图布局的精确控制。例如。

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

如果有人想知道在应用plt.tight_layout()或后如何去除其余的白色边距fig.tight_layout()：使用参数pad（1.08默认情况下），您可以使其更加紧密：“在图形边缘和子图，仅占字体大小的一部分。” 所以举个例子

plt.tight_layout(pad=0.05)

将其减少到很小的幅度。推杆0对我不起作用，因为它也会使子图的框被剪掉一点。

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

matplotlibs subplots_adjust的问题在于，您输入的值相对于图形的x和y图大小。本示例是为了正确打印PDF的图形尺寸：

为此，我将相对间距重新计算为绝对值，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)

以x维度表示“ figure.xsize”英寸，以y维度表示“ figure.ysize”英寸。因此，整个标签的左侧边距为5 mm，底部边距为4 mm，右侧边距为1 mm，顶部边距为3 mm。完成（x / 25.4）的转换是因为我需要将mm转换为英寸。

请注意，x的纯图表大小将为“ figure.xsize-左边距-右边距”，y的纯图表大小将为“ figure.ysize-底部边距-顶部边距”（以英寸为单位）

其他代码段（不确定这些代码段，我只想提供其他参数）

pyplot.figure(figsize = figureSize, dpi = None)

和

pyplot.savefig("outputname.eps", dpi = 100)

受以上萨米斯启发的答案：

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)

figsize是您在其中使用的元组 fig = pyplot.figure(figsize=...)

对我来说，以上答案matplotlib.__version__ = 1.4.3在Win7上不起作用。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，刻度，标题，ylabel等），那么最好将numpy数组另存为image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)

另外，使用opencv绘图功能（cv2.line，cv2.polylines），我们可以直接在numpy数组上绘制一些绘图。http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

对于最新的matplotlib版本，您可能需要尝试Constrained Layout。