Giảm lề trái và phải trong lô matplotlib

Tôi đang vật lộn để đối phó với lợi nhuận cốt truyện của mình trong matplotlib. Tôi đã sử dụng mã dưới đây để tạo biểu đồ của mình:

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

Tuy nhiên, tôi nhận được một con số đầu ra với nhiều khoảng trắng ở hai bên của cốt truyện. Tôi đã tìm kiếm trên google và đọc tài liệu matplotlib, nhưng dường như tôi không thể tìm ra cách giảm thứ này.

Một cách để tự động làm điều này là bbox_inches='tight'kwarg plt.savefig.

Ví dụ

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')

Một cách khác là sử dụng 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')

Bạn có thể điều chỉnh khoảng cách xung quanh các số liệu matplotlib bằng hàm 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)

Điều này sẽ hoạt động cho cả hình trên màn hình và được lưu vào một tệp và đó là chức năng phù hợp để gọi ngay cả khi bạn không có nhiều ô trên một hình.

Các số này là các phân số của kích thước hình và sẽ cần được điều chỉnh để cho phép các nhãn hình.

Tất cả bạn cần là

plt.tight_layout()

trước đầu ra của bạn.

Ngoài việc cắt giảm lề, điều này cũng nhóm chặt không gian giữa bất kỳ các ô con:

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()

Chỉ cần sử dụng ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) nếu bạn muốn kiểm soát chính xác bố trí hình. ví dụ.

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

Trong trường hợp bất kỳ ai thắc mắc làm thế nào để loại bỏ phần còn lại của lề trắng sau khi áp dụng plt.tight_layout()hoặc fig.tight_layout(): Với tham số pad( 1.08theo mặc định), bạn có thể làm cho nó chặt hơn: "Đệm giữa cạnh hình và các cạnh của các ô phụ, như là một phần của kích thước phông chữ. " Ví dụ

plt.tight_layout(pad=0.05)

sẽ giảm nó xuống một mức rất nhỏ. Đặt 0nó không làm việc cho tôi, vì nó làm cho hộp của subplot cũng bị cắt đi một chút.

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

Vấn đề với subplots_adjust của matplotlibs là các giá trị bạn nhập có liên quan đến x và y figsize của hình. Ví dụ này là để định hình chính xác để in pdf:

Vì thế, tôi tính toán lại khoảng cách tương đối với các giá trị tuyệt đối như thế này:

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)

đối với hình 'inch.xsize' inch theo chiều x và 'inch.ysize' inch theo chiều y. Vì vậy, toàn bộ hình có lề trái 5 mm, lề dưới 4 mm, phải 1 mm và đỉnh 3 mm trong nhãn được đặt. Việc chuyển đổi (x / 25.4) được thực hiện vì tôi cần chuyển đổi mm sang inch.

Lưu ý rằng kích thước biểu đồ thuần túy của x sẽ là "hình.xsize - lề trái - lề phải" và kích thước biểu đồ thuần túy của y sẽ là "hình.ysize - lề dưới - lề trên" tính bằng inch

Các sniplets khác (không chắc chắn về những cái này, tôi chỉ muốn cung cấp các tham số khác)

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

và

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

lấy cảm hứng từ câu trả lời của Sammys ở trên:

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)

Trong đó figsize là bộ dữ liệu mà bạn đã sử dụng trong fig = pyplot.figure(figsize=...)

Đối với tôi, các câu trả lời ở trên không hoạt động với matplotlib.__version__ = 1.4.3Win7. Vì vậy, nếu chúng ta chỉ quan tâm đến chính hình ảnh (nghĩa là, nếu chúng ta không cần chú thích, trục, đánh dấu, tiêu đề, ylabel, v.v.), thì tốt hơn là chỉ nên lưu mảng numpy như hình ảnh thay vì 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)

Ngoài ra, bằng cách sử dụng các hàm vẽ opencv (cv2.line, cv2.polylines), chúng ta có thể thực hiện một số bản vẽ trực tiếp trên mảng numpy. http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_fifts.html

Với các phiên bản matplotlib gần đây, bạn có thể muốn thử Bố cục hạn chế .