Зменшити лівий і правий поля в графіку matplotlib

Я з усіх сил намагаюся розібратися зі своїми сюжетними полями в matplotlib. Я використовував код нижче, щоб створити свою діаграму:

plt.imshow(g)
c = plt.colorbar()
c.set_label("Number of Slabs")
plt.savefig("OutputToUse.png")

Однак я отримую вихідну фігуру з великою кількістю білого простору з обох боків ділянки. Я шукав google і читав документацію на matplotlib, але не можу знайти, як зменшити це.

Одним із способів автоматичного зробити це є bbox_inches='tight'кварг plt.savefig.

Напр

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')

Інший спосіб - використання 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')

Ви можете налаштувати інтервал навколо фігур matplotlib за допомогою функції 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)

Це буде працювати як для малюнка на екрані, так і для збереження у файл, і це правильна функція для виклику, навіть якщо на одній фігурі у вас немає декількох графіків.

Цифри є дробами розмірів фігури, і їх потрібно буде відкоригувати, щоб враховувати позначення фігур.

Все, що тобі потрібно, це

plt.tight_layout()

перед вашим результатом.

Окрім зменшення поля, це також щільно групує простір між будь-якими підсплавами:

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()

Просто використовуйте, ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) якщо ви хочете точно контролювати макет фігури. напр.

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

Якщо хтось задається питанням, як позбутися залишків білого поля після застосування plt.tight_layout()або fig.tight_layout(): За допомогою параметра pad(який 1.08за замовчуванням) ви можете зробити його ще більш жорстким: "Прокладка між краєм фігури та краями субплоти, як частка від розміру шрифту. " Так, наприклад

plt.tight_layout(pad=0.05)

зменшить його до дуже невеликого запасу. Поміщення 0не працює для мене, оскільки це також робить коробку субплота трохи відрізаною.

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

Проблема з matplotlibs subplots_adjust полягає в тому, що введені значення відносно значень x і y фігури. Цей приклад для правильної цифри для друку PDF-файлу:

Для цього я перераховую відносний інтервал до абсолютних значень, як це:

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 фігури "figure.xsize" дюймів у x-вимірі та "figure.ysize" дюймів у y-вимірі. Таким чином, вся малюнок має лівий запас 5 мм, нижній край 4 мм, правий 1 мм і верхній на 3 мм. Перетворення (x / 25.4) проводиться тому, що мені потрібно було перетворити мм на дюйми.

Зауважте, що чистий розмір діаграми x буде "figure.xsize - лівий запас - правий край", а чистий розмір діаграми y буде "figure.ysize - нижня межа - верхня межа" в дюймах

Інші фрагменти (не впевнений у цих, я просто хотів надати інші параметри)

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

і

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

натхненний відповіддю Самміса вище:

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)

Де figsize - це кортеж, який ви використовували fig = pyplot.figure(figsize=...)

Для мене відповіді вище не працювали matplotlib.__version__ = 1.4.3на Win7. Отже, якщо нас цікавить лише саме зображення (тобто, якщо нам не потрібні анотації, вісь, галочки, заголовок, ylabel тощо), тоді краще просто зберегти numpy масив як зображення 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)

Також, використовуючи функції малювання opencv (cv2.line, cv2.polylines), ми можемо зробити кілька малюнків безпосередньо на масиві numpy. http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

З останніми версіями matplotlib ви можете спробувати обмежений макет .