Reduzieren Sie den linken und rechten Rand im Matplotlib-Plot

Ich habe Probleme, mit meinen Handlungsrändern in Matplotlib umzugehen. Ich habe den folgenden Code verwendet, um mein Diagramm zu erstellen:

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

Ich erhalte jedoch eine Ausgabezahl mit viel Leerraum auf beiden Seiten des Diagramms. Ich habe bei Google gesucht und die matplotlib-Dokumentation gelesen, aber ich kann anscheinend nicht herausfinden, wie ich dies reduzieren kann.

Eine Möglichkeit, dies automatisch zu tun, ist das bbox_inches='tight'kwarg to plt.savefig.

Z.B

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')

Ein anderer Weg ist zu verwenden 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')

Sie können den Abstand um matplotlib-Figuren mit der Funktion subplots_adjust () anpassen:

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

Dies funktioniert sowohl für die Figur auf dem Bildschirm als auch für das Speichern in einer Datei. Es ist die richtige Funktion, die Sie aufrufen können, auch wenn Sie nicht mehrere Diagramme auf einer Figur haben.

Die Zahlen sind Bruchteile der Figurenabmessungen und müssen angepasst werden, um die Figurenbeschriftungen zu berücksichtigen.

Alles was Sie brauchen ist

plt.tight_layout()

vor Ihrer Ausgabe.

Dies reduziert nicht nur die Ränder, sondern gruppiert auch den Abstand zwischen den Nebenplots eng:

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()

Verwenden ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) Sie diese Option nur, wenn Sie das Figurenlayout genau steuern möchten. z.B.

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

Falls sich jemand fragt, wie der Rest des weißen Randes nach dem Anwenden entfernt werden kann plt.tight_layout()oder fig.tight_layout(): Mit dem Parameter pad(der 1.08standardmäßig aktiviert ist) können Sie ihn noch enger machen: "Auffüllen zwischen der Figurenkante und den Kanten von Nebenhandlungen als Bruchteil der Schriftgröße. " So zum Beispiel

plt.tight_layout(pad=0.05)

wird es auf einen sehr kleinen Spielraum reduzieren. Das Putten 0funktioniert bei mir nicht, da dadurch auch die Box der Nebenhandlung ein wenig abgeschnitten wird.

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

Das Problem mit matplotlibs subplots_adjust besteht darin, dass die von Ihnen eingegebenen Werte relativ zur x- und y-Größe der Abbildung sind. Dieses Beispiel dient zur korrekten Abbildung für den Druck eines PDF-Dokuments:

Dafür berechne ich den relativen Abstand zu absoluten Werten wie folgt neu:

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)

für eine Zahl von 'figure.xsize' Zoll in x-Dimension und 'figure.ysize' Zoll in y-Dimension. Die ganze Figur hat also einen linken Rand von 5 mm, einen unteren Rand von 4 mm, einen rechten von 1 mm und einen oberen von 3 mm innerhalb der Etiketten. Die Konvertierung von (x / 25.4) erfolgt, weil ich mm in Zoll konvertieren musste.

Beachten Sie, dass die reine Diagrammgröße von x "figure.xsize - linker Rand - rechter Rand" und die reine Diagrammgröße von y "figure.ysize - unterer Rand - oberer Rand" in Zoll ist

Andere Sniplets (nicht sicher, ich wollte nur die anderen Parameter angeben)

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

und

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

inspiriert von Sammys Antwort oben:

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)

Wo figsize ist das Tupel, in dem Sie verwendet haben fig = pyplot.figure(figsize=...)

Für mich haben die obigen Antworten unter matplotlib.__version__ = 1.4.3Win7 nicht funktioniert . Wenn wir uns also nur für das Bild selbst interessieren (dh wenn wir keine Anmerkungen, Achsen, Häkchen, Titel, ylabel usw. benötigen), ist es besser, das numpy-Array einfach als Bild zu speichern 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)

Mit opencv-Zeichenfunktionen (cv2.line, cv2.polylines) können wir auch einige Zeichnungen direkt auf dem numpy-Array erstellen. http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

In neueren matplotlib-Versionen möchten Sie möglicherweise Constrained Layout ausprobieren .