Matplotlib tight_layout -- 去除额外的白色/空白空间

Question

我想要减少我的图像周围的空白，但不确定如何实现以下两点： a）精确指定我的图像在savefig命令中的边界框 b）tight-layout命令在我的工作示例中为什么无法正常工作。

在我的当前示例中，我紧密设置了一个轴环境以紧密地围绕我的对象/补丁（黄色对象和蓝色框架几乎被左侧和底部分别削减）。然而，这仍然给我留下了左侧和底部的白色空间：

我知道这来自于轴对象（我关闭了它）

然而，在这种情况下，我不确定如何去除白色空间。 我认为可以按照之前的讨论（Matplotlib tight_layout() doesn't take into account figure suptitle）指定边界框。

fig.tight_layout(rect=[0.1,0.1,0.9, 0.95]), 

这只会给我更多的空白： 我知道如何通过插入填充整个图形的轴对象来绕过这个问题，但这感觉像是一个愚蠢的hack。有没有一种简单快捷的方法来解决这个问题？

我的代码是：

import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.path import Path
import matplotlib.patches as patches
from matplotlib.collections import PatchCollection
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch


plt.ion()

fig, ax=plt.subplots(1)
ax.set_xlim([-0.38,7.6])
ax.set_ylim([-0.71,3.2])
ax.set_aspect(0.85)
#objects 
circs2=[]
circs2.append( patches.Circle((-0.3, 1.225), 0.1,ec="none"))
circs2.append( patches.RegularPolygon ((-0.3,1.225+1.5),4, 0.1) )
coll2 = PatchCollection (circs2,zorder=10)
coll2.set_facecolor(['yellow', 'gold'])
ax.add_collection(coll2)

#squares
p_fancy=FancyBboxPatch((0.8,1.5),1.35,1.35,boxstyle="round,pad=0.1",fc='red', ec='k',alpha=0.7, zorder=1)
ax.add_patch(p_fancy)
x0=4.9
p_fancy=FancyBboxPatch((1.15+x0,-0.6),0.7*1.15,0.7*1.15,boxstyle="round,pad=0.1", fc='blue', ec='k',alpha=0.7, zorder=1)
ax.add_patch(p_fancy)

plt.axis('off')

fig.tight_layout(rect=[0.1,0.1,0.9, 0.95])

- mzzx

Answer 1

您可以删除x和y轴，然后使用bbox_inches='tight'和pad_inches = 0与savefig一起使用以去除空白区域。请参见下面的代码：

plt.axis('off') # this rows the rectangular frame 
ax.get_xaxis().set_visible(False) # this removes the ticks and numbers for x axis
ax.get_yaxis().set_visible(False) # this removes the ticks and numbers for y axis
plt.savefig('test.png', bbox_inches='tight',pad_inches = 0, dpi = 200). 

这将导致

此外，您可以选择添加plt.margins(0.1)来使散点不接触y轴。

- plasmon360

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哇！！这太棒了。实际上，在我接受之前，你能解释一下为什么get_xaxis().set_visible(False)就可以解决问题吗？所以当我关闭轴时，这些刻度线还在那里吗？tight_layout会以某种方式感知到它们吗？ - mzzx

Answer 2

实际上，fig.tight_layout(rect=[0.1,0.1,0.9, 0.95])的作用与你想要的相反。它会使包含所有图形内容的区域适应给定的矩形，有效地产生更多的空间。

理论上，当然可以朝着另一个方向做一些事情，使用带有负坐标和大于1的矩形，fig.tight_layout(rect=[-0.055,0,1.05, 1])。但是没有好的策略来找出需要使用的值。此外（这将在本文稍后变得明显），如果需要使用特定的比例，则仍然需要更改图形的大小。

现在提供一种解决方案：

我不知道为什么将轴线紧贴图形边缘会成为“愚蠢的技巧”。这正是您可以使用的选项之一，以获得子图周围的无间隔 - 这正是您想要的。

在通常情况下，

fig.subplots_adjust(0,0,1,1)

只进行上述操作是不够的。因为这里的坐标轴设置了特定的宽高比，你还需要调整图形大小以适应坐标轴盒子。 具体操作如下：

fig.subplots_adjust(0,0,1,1)
w,h = fig.get_size_inches()
x1,x2 = ax.get_xlim()
y1,y2 = ax.get_ylim()
fig.set_size_inches(w, ax.get_aspect()*(y2-y1)/(x2-x1)*w)

或者，可以使用tight_layout(pad=0)代替subplots_adjust，并仍然相应地设置图形大小。

ax.xaxis.set_visible(False)
ax.yaxis.set_visible(False)
fig.tight_layout(pad=0)

w,h = fig.get_size_inches()
x1,x2 = ax.get_xlim()
y1,y2 = ax.get_ylim()
fig.set_size_inches(w, ax.get_aspect()*(y2-y1)/(x2-x1)*w)

当然，如果你只关心导出的图片，使用一些savefig选项是一个更简单的解决方案，另一个答案已经展示了其中最简单的方案。

- ImportanceOfBeingErnest

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谢谢，这很棒并且解释了很多问题。我倾向于接受另一个答案，因为将x/y轴的可见性设置为False是一个非常好的简单技巧（在我浪费了很多时间来调整这些边界之后），但这当然更加全面！谢谢！！ - mzzx