减少matplotlib图中的左右边距

Question

我正在努力处理 matplotlib 中的绘图边距。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")

但是，我得到的输出图在图的两侧都有大量空白。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种情况。

Answer 1

自动执行此操作的一种方法是将 bbox_inches='tight' kwarg 转换为 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。 strict_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')

Answer 2

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)

这适用于屏幕上的图形和保存到文件中的图形，即使您在一个图形上没有多个图形，它也是正确调用的函数数字。

这些数字是图形尺寸的分数，需要进行调整以允许图形标签。

Answer 3

您所需要的只是

plt.tight_layout()

在输出之前。

除了减少边距之外，这还紧密地分组了所有子图之间的空间：

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()

Answer 4

有时，plt.tight_layout() 无法提供最佳视图或我想要的视图。那么为什么不先用任意边距绘制并在绘制后修复边距呢？
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函数中以使其永久化：

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()

Answer 5

如果有人想知道如何在应用 plt.tight_layout() 或 fig.tight_layout() 后如何消除其余的白边距：使用参数 pad （默认情况下为 1.08），您可以使其更紧：
“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)

将其减少到很小的幅度。输入 0 对我来说不起作用，因为它也会使子图的框被切掉一点。

Answer 6

只需使用 ax = Fig.add_axes([left, Bottom, width, height])
如果您想精确控制图形布局。例如。

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

Answer 7

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

Answer 8

对于最新的 matplotlib 版本，您可能需要尝试约束布局：

constrained_layout 自动调整子图和装饰，例如
图例和颜色条，以便它们适合图形窗口，同时
仍然尽可能保留所要求的逻辑布局
用户。

constrained_layout类似于tight_layout，但使用约束
求解器来确定允许它们适合的轴的大小。

constrained_layout 需要在添加任何轴之前激活
一个数字。

太糟糕了 pandas 处理不好...

Answer 9

受到 Sammys 上面答案的启发：

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)

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

Answer 10

matplotlibs subplots_adjust 的问题是您输入的值相对于图形的 x 和 y Figsize。此示例用于正确调整 pdf 打印的图形大小：

为此，我重新计算绝对值的相对间距，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 维度中的“figure.xsize”英寸和 y 维度中的“figure.ysize”英寸的图形方面。因此，整个图的左边距为 5 毫米，下边距为 4 毫米，右边距为 1 毫米，顶部边距为 3 毫米，放置标签。完成 (x/25.4) 的转换是因为我需要将毫米转换为英寸。

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 - 下边距 - 上边距”，以英寸为单位

其他片段（不确定这些）那些，我只是想提供其他参数）

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

和

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

Answer 11

对我来说，上面的答案不适用于 Win7 上的 matplotlib.__version__ = 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、刻度、标题、ylabel 等），那么最好将 numpy 数组保存为图像，而不是 savefig< /代码>。

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绘图函数（cv2.line、cv2.polylines），我们可以直接在numpy数组上进行一些绘图。 http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc /drawing_functions.html

Answer 12

# import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# your code to plot the figure

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

Answer 13

用于子图的紧凑 matplotlib 模板

由于每次设置新图时我都会遇到同样的麻烦，因此我决定在 stackoverflow 上记录一个模板。

模板

import matplotlib.pylab as plt

def plot_figure_tempalte():
    nrows=2
    ncols=3

    fig, axs = plt.subplots(
        nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(14.9, 10.5),  # A6: 145mm x 105mm
        gridspec_kw=dict(
            left=.1, bottom=.05, right=.99, top=.8, wspace=.1, hspace=.3
        )
    )

    for rr in range(nrows):
        for cc in range(ncols):
            axs[rr, cc].set_title(f"row {rr}, col {cc}")

    fig.savefig("output.png", dpi=300)


if __name__ == "__main__":
    plot_figure_tempalte()

output.png