ลดระยะขอบซ้ายและขวาในพล็อต matplotlib

ฉันพยายามที่จะจัดการกับระยะขอบของฉันใน matplotlib ฉันใช้รหัสด้านล่างเพื่อจัดทำแผนภูมิของฉัน:

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

อย่างไรก็ตามฉันได้รับผลลัพธ์ที่มีพื้นที่สีขาวมากมายทั้งสองข้างของพล็อต ฉันค้นหา google และอ่านเอกสาร matplotlib แต่ฉันไม่สามารถหาวิธีลดได้

วิธีหนึ่งที่จะทำเช่นนี้โดยอัตโนมัติเป็นbbox_inches='tight'kwarg plt.savefigไป

เช่น

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')

อีกวิธีคือการใช้ 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')

คุณสามารถปรับระยะห่างรอบตัวเลข matplotlib โดยใช้ฟังก์ชัน 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)

สิ่งนี้จะใช้ได้กับทั้งตัวเลขบนหน้าจอและบันทึกเป็นไฟล์และเป็นฟังก์ชันที่เหมาะสมในการโทรถึงแม้ว่าคุณจะไม่ได้มีหลายแปลงในรูปเดียว

ตัวเลขเป็นเศษส่วนของขนาดภาพและจะต้องมีการปรับเปลี่ยนเพื่อให้สามารถใช้กับป้ายกำกับรูปได้

สิ่งที่คุณต้องการคือ

plt.tight_layout()

ก่อนที่จะส่งออกของคุณ

นอกเหนือจากการลดระยะขอบแล้วยังเป็นการจัดกลุ่มช่องว่างระหว่างแผนการย่อยใด ๆ :

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()

เพียงใช้ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) ถ้าคุณต้องการการควบคุมที่แม่นยำของรูปแบบตัวเลข เช่น.

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

ในกรณีที่ทุกคนสงสัยว่าจะกำจัดขอบสีขาวที่เหลือหลังจากใช้งานplt.tight_layout()หรือfig.tight_layout(): ด้วยพารามิเตอร์pad(ซึ่ง1.08โดยค่าเริ่มต้น) คุณสามารถทำให้แน่นยิ่งขึ้น: "การเว้นระหว่างขอบรูปและขอบของ แบบย่อยเป็นเศษส่วนของขนาดตัวอักษร " ตัวอย่างเช่น

plt.tight_layout(pad=0.05)

จะลดขนาดเหลือเล็กมาก การวาง0ไม่ได้ผลสำหรับฉันเพราะมันทำให้กล่องของแผนย่อยถูกตัดออกไปเล็กน้อยเช่นกัน

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

ปัญหาของ matplotlibs subplots_adjust คือค่าที่คุณป้อนนั้นสัมพันธ์กับ x และ y figsize ของตัวเลข ตัวอย่างนี้ใช้สำหรับการกำหนดขนาดให้ถูกต้องสำหรับการพิมพ์ pdf:

สำหรับสิ่งนั้นฉันคำนวณระยะห่างสัมพัทธ์เป็นค่าสัมบูรณ์เช่นนี้

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)

สำหรับรูปของ 'figure.xsize' นิ้วใน x-dimension และ 'figure.ysize' in-y ดังนั้นรูปทั้งหมดจึงมีระยะขอบซ้าย 5 มม. ขอบล่าง 4 มม. ขวา 1 มม. และด้านบน 3 มม. ภายในฉลาก การแปลงของ (x / 25.4) เสร็จแล้วเพราะฉันต้องการแปลงมิลลิเมตรเป็นนิ้ว

โปรดทราบว่าขนาดแผนภูมิบริสุทธิ์ของ x จะเป็น "รูป. xsize - ระยะขอบซ้าย - ระยะขอบขวา" และขนาดแผนภูมิบริสุทธิ์ของ y จะเป็น "รูปขนาด. - ขอบด้านล่าง - ระยะขอบด้านบน" ในนิ้ว

sniplets อื่น ๆ (ไม่แน่ใจเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ฉันแค่ต้องการให้พารามิเตอร์อื่น ๆ )

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

และ

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

แรงบันดาลใจจากคำตอบของ Sammys ด้านบน:

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)

ตำแหน่งที่ figsize คือ tuple ที่คุณใช้ fig = pyplot.figure(figsize=...)

สำหรับฉันคำตอบข้างต้นไม่สามารถใช้กับmatplotlib.__version__ = 1.4.3Win7 ได้ ดังนั้นถ้าเรามีความสนใจเฉพาะในภาพตัวเอง (เช่นถ้าเราไม่จำเป็นต้องใช้คำอธิบายประกอบแกนเห็บชื่อ ylabel ฯลฯ ) แล้วมันจะดีกว่าที่จะเพียงแค่บันทึกอาร์เรย์ numpy savefigเป็นภาพแทน

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)

นอกจากนี้การใช้ฟังก์ชั่นการวาดภาพ opencv (cv2.line, cv2.polylines) เราสามารถทำภาพวาดบางส่วนได้โดยตรงบนอาเรย์ numpy http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

กับรุ่น matplotlib ล่าสุดที่คุณอาจต้องการที่จะพยายามจำกัด การเค้าโครง