减lessmatplotlib图中的左右边距
我正在努力处理我在matplotlib中的积分余量。 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，我得到了一个输出图，在图的两边都有很多空白区域。 我search谷歌，阅读matplotlib文档，但我似乎无法find如何减less这一点。
自动执行此操作的一种方法是将bbox_inches='tight' tight'kwarg设置为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.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matplotlibgraphics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graphics并保存到文件中，即使您在一个图中没有多个图，也是正确的调用函数。
数字是数字尺寸的一小部分，需要进行调整才能使用数字标签。
所有你需要的是
plt.tight_layout()
在你输出之前。
除了削减利润，这也紧紧地分组之间的任何小区之间的空间：
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()
只要使用“ax = fig.add_axes（[left，bottom，width，height]）”，就可以精确控制graphics布局。 例如。
left = 0.05 bottom = 0.05 width = 0.9 height = 0.9 ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
plt.savefig("circle.png", bbox_inches='tight',pad_inches=-1)
matplotlibs subplots_adjust的问题是你input的值是相对于图的x和y的图尺寸。 这个例子是为了正确的数字化打印一个PDF文件：
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维中的“figure.xsize”英寸的数字和y维中的“figure.ysize”英寸的数字。 因此，整个graphics的标签内留有5毫米左边距，4毫米底边距，1毫米右边和3毫米顶部。 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的纯图表大小将是“figure.xsize – 左边距 – 右边距”，y的纯图表大小将是“figure.ysize – bottom margin – top margin”，单位为英寸
其他sniplets（不知道这些，我只是想提供其他参数）
pyplot.figure(figsize = figureSize, dpi = None)
和
pyplot.savefig("outputname.eps", dpi = 100)
受上述Sammys的回答启发：
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)
figsize是你在fig = pyplot.figure(figsize=...)使用的元组fig = pyplot.figure(figsize=...)
对于我来说，上面的答案不适用于Win7上的matplotlib.__version__ = 1.4.3 。 所以，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 。
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），我们可以在numpy数组上直接做一些绘图。 http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html
