为什么matplotlib默认不保存整个图形？

Question

对于使用matplotlib的人来说，这可能是一个几乎每个人都会遇到的问题。如果你生成了一个包含坐标轴标签和图例的图形，并使用默认设置保存它，你将得到一个裁剪过的图像。

演示代码:

import matplotlib.pyplot as plt
def plot():
    plt.figure(figsize=[3,3],linewidth=5,edgecolor='r') 
    ax=plt.subplot()
    ax.plot(range(10),range(10),label='label')
    ax.set_xlabel('xlabel\nxlabel\nxlabel')
    ax.set_ylabel('ylabel\nylabel\nylabel')
    ax.legend(bbox_to_anchor=[1,1])
plot()    
plt.savefig('no_tight_layout.png')

感谢stackoverflow的帮助，我们知道了一些解决方法，但每种方法都有自己的缺点..
解决方法 #1: 在matplotlib内部使用tight_layout选项。

plot()    
plt.savefig('tight_layout.png',bbox_inches='tight')

对于简单的图形，它可以工作。
然而，在我个人的经验中，对于更复杂、多面板的图形，这并不是一种可靠的选项。 tight_layout 经常会出现以下错误:

UserWarning: This figure includes Axes that are not compatible with tight_layout, so results might be incorrect.
UserWarning: tight_layout not applied: number of rows in subplot specifications must be multiples of one another.

解决方法 #2：使用matplotlib以外的方式：将图片保存为SVG格式，再转换成png格式。例如，在inkscape的命令行界面中使用--export-area-drawing选项或在inkscape图形用户界面中使用“调整大小到页面”选项。

然而，在这种情况下，您需要依赖于外部软件，而这些软件很难作为Python包的依赖项添加（目前conda仅提供了Windows版本的inkscape）。

所以我的问题是...

为什么matplotlib默认不保存整个图形？
如果我在jupyter notebook中生成相同的绘图，而不使用tight_layout选项，则可以看到所有绘图元素都包含在图形边界内（显示为红色）。

这个图是在一个jupyter notebook输出单元中生成的(!)。
那么为什么不保存成它的样子呢？为什么保存的图像与jupyter notebook中的图像默认不同？
在我看来，这是matplotlib一个非常基本的问题。
如果默认情况下，所有元素都包含在保存的图形中而无需任何解决方法，那会不会让用户的生活更轻松呢？

- user3521099

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你把tight_layout和savefig="tight"混淆了，它们并不相同。请阅读tight_layout和constrained_layout教程，了解如何缩小轴以适应给定的图形大小。Savefig="tight"则相反，它会扩大图形大小以适应所有元素。 - Jody Klymak

Answer 1

简而言之，这是matplotlib的一个特性问题。默认情况下，matplotlib为图形设置了固定大小，因此溢出的元素经常被裁剪。

matplotlib提供了4个选项来处理元素的裁剪：

1. `plt.subplots_adjust`：对元素进行手动调整。图形大小不变。 2. `plt.tight_layout`：自动调整。图形大小不变。 3. `plt.constrained_layout`：自动调整。通常类似于`fig.tight_layout`。图形大小不变。 4. `plt.savefig(..,bbox_inches='tight')`：图形大小被调整以包含所有元素（与jupyter notebook输出中看到的相同）。图形大小会改变。

我需要的是第四个选项，因为我想将图形保存为在jupyter notebook输出中看到的那样，而不管图形大小如何。

我在matplotlib的github页面上得到了这个答案（感谢Elan Ernest @ImportanceOfBeingErnest）。

- user3521099