我正在努力处理matplotlib中的图边距。我使用下面的代码来生成我的图表:
plt.imshow(g)
c = plt.colorbar()
c.set_label("Number of Slabs")
plt.savefig("OutputToUse.png")
然而，我得到的输出数字在图的两边都有大量的空白。我已经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。
当前回答
一种自动做到这一点的方法是将bbox_inch ='tight' kwarg转换为plt.savefig。
E.g.
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')
其他回答
最近的matplotlib版本，你可能想尝试约束布局:
Constrained_layout自动调整子图和装饰 图例和颜色条，以便它们适合在图形窗口 仍然尽可能地保留所请求的逻辑布局 用户。 Constrained_layout类似于tight_layout，但是使用了一个约束 求解器来确定轴的大小，使它们适合。 Constrained_layout需要在添加任何轴之前被激活 一个图。
可惜熊猫处理不好…
一种自动做到这一点的方法是将bbox_inch ='tight' kwarg转换为plt.savefig。
E.g.
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')
你可以使用subplots_adjust()函数来调整matplotlib图的间距:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(whatever)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)
这既适用于屏幕上的图形，也适用于保存到文件中的图形，即使在一个图形上没有多个图形，也可以调用这个函数。
这些数字是图形尺寸的分数，并且需要调整以允许图形标签。
如果有人想知道如何在应用plt.tight_layout()或fig.tight_layout()后消除其余的白色边距:使用参数pad(默认为1.08)，你可以使它更紧凑: “图形边缘和子图边缘之间的填充，作为字体大小的一部分。” 例如，
plt.tight_layout(pad=0.05)
会把利润降低到很小的程度。放0对我没用，因为它使子图的方框也被切断了一点。
plt.savefig("circle.png", bbox_inches='tight',pad_inches=-1)
