Matplotlib: правильно отрегулируйте пространство изображения для соответствия номерам [дублировать]

Вы можете отрегулировать интервал вокруг фигур matplotlib с помощью функции subplots_adjust ():

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(whatever)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

Это будет работать как на фигуре на экране, так и сохранено в файле, и это правильная функция для звоните, даже если у вас нет нескольких графиков на одном рисунке.

Цифры представляют собой доли размеров фигуры, и их нужно будет отрегулировать так, чтобы они соответствовали цифрам.

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

Просто используйте «ax = fig.add_axes ([left, bottom, width, height])», если вы хотите точно контролировать макет фигуры. например

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

, вдохновленный Sammys, ответом выше:

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)

Если figsize - это кортеж, который вы использовали в fig = pyplot.figure(figsize=...)

Для меня ответы выше не работали с matplotlib.__version__ = 1.4.3 на Win7. Итак, если нас интересует только сам образ (т. Е. Если нам не нужны аннотации, оси, тики, заголовок, ярлык и т. Д.), Тогда лучше просто сохранить массив numpy как изображение вместо 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)

Кроме того, используя opencv функции рисования (cv2.line, cv2.polylines), мы можем сделать некоторые чертежи непосредственно в массиве numpy. http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

Проблема с matplotlibs subplots_adjust заключается в том, что введенные вами значения относятся к размеру x и y фигуры. В этом примере приведены правильные значения для печати pdf:

. Для этого я пересчитываю относительное расстояние до абсолютных значений следующим образом:

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)

для фигуры фигуры. xsize 'дюймы в x-размерном и дюймах' figure.ysize 'в y-размерности. Таким образом, весь рисунок имеет левый край 5 мм, нижний край 4 мм, правый 1 мм и верх 3 мм внутри этикеток. Преобразование (x / 25.4) выполняется, потому что мне нужно было преобразовать мм в дюймы.

Обратите внимание, что чистый размер диаграммы x будет «figure.xsize - левое поле - правое поле» и чистый размер диаграммы y будет «figure.ysize - нижнее поле - верхняя граница» в дюймах

Другие sniplets (не уверены в этих, я просто хотел предоставить другие параметры)

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

и

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

Все, что вам нужно, это

plt.tight_layout()

перед вашим выходом.

В дополнение к сокращению полей, это также плотно группирует пространство между любыми поднаборами:

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()