如何缩小Matplotlib图中的边距

在使用Matplotlib绘制图形时，有时候会发现图形周围的边距比较大，这会浪费可视化空间。想要缩小图形中的边距，可以通过调整Matplotlib的图形参数来实现。本文将介绍一些常用的方法来缩小Matplotlib图中的边距。

1. 使用subplots_adjust函数

Matplotlib提供了subplots_adjust函数，可以用来调整图形的边距。通过调整left、bottom、right和top等参数，可以控制图形与画布边框之间的距离。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建一个图形对象和一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 调整边距
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，通过调整left、right、top和bottom参数的值，可以缩小图形的边距。调整这些参数的值可以根据具体需求进行调整，以得到满意的结果。

2. 使用坐标轴对象set_position方法

除了使用subplots_adjust函数之外，还可以使用坐标轴对象的set_position方法来调整图形的边距。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建一个图形对象和一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 调整边距
ax.set_position([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，通过调整set_position方法的参数值，可以设置坐标轴对象的位置和大小，从而达到缩小图形边距的效果。set_position方法接受一个包含四个元素的列表，分别表示左边界、底边界、宽度和高度的比例。

3. 使用tight_layout函数

另一个缩小Matplotlib图形边距的方法是使用tight_layout函数。该函数会自动调整子图的布局，使得子图之间和子图与画布边界之间的距离变小。下面是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建一个图形对象和一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y)

# 调用tight_layout函数
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，调用tight_layout函数可以自动调整子图的布局，使得图形边距变小。该函数会根据子图的位置和大小自动调整子图之间和子图与画布边界之间的距离。

结束语

通过使用上述方法，我们可以轻松地缩小Matplotlib图中的边距，以节省可视化空间。可以根据实际需求选择适合的方法来调整图形的边距。希望本文对你在使用Matplotlib进行数据可视化时有所帮助。

以下是两个小示例

a.用reshape曲线救国

	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np
	pic = np.arange(1000).reshape((50,20))
	plt.imshow(pic)
	plt.savefig('margin.png', bbox_inches='tight')

b.使用文中的方法

	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np
	x = np.linspace(0, 1, 20); y = np.sin(xs)
	fig = plt.figure()
	axes = fig.add_subplot(1,1,1)
	axes.plot(x, y)
	fig.tight_layout()
	fig.savefig('margin.png')