matplotlibプロットの左右のマージンを減らす

matplotlibでプロットマージンを処理するのに苦労しています。以下のコードを使用してチャートを作成しました。

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

しかし、プロットの両側にたくさんの空白がある出力図が表示されます。私はグーグルを検索してmatplotlibのドキュメントを読みましたが、これを減らす方法を見つけることができないようです。

これを自動的に行う1つの方法は、へのbbox_inches='tight'kwarg plt.savefigです。

例えば

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')

別の方法は使用することです 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')

subplots_adjust（）関数を使用して、matplotlibの図の周りの間隔を調整できます。

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

これは、画面上のFigureとファイルへの保存の両方で機能し、1つのFigureに複数のプロットがない場合でも呼び出すのは適切な関数です。

数値は図の寸法の一部であり、図のラベルを許可するように調整する必要があります。

あなたに必要なのは

plt.tight_layout()

あなたの出力の前。

マージンを削減することに加えて、これはサブプロット間のスペースをしっかりとグループ化します：

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()

ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) Figureのレイアウトを正確に制御したい場合にのみ使用してください。例えば。

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

誰かが適用後に白い余白の残りをどのように取り除くのか疑問に思った場合：plt.tight_layout()または（デフォルトである）fig.tight_layout()パラメータを使用すると、さらにきつくすることができます：「図の端と端の間のパディングフォントサイズの割合としてのサブプロット。」だから例えばpad1.08

plt.tight_layout(pad=0.05)

非常に小さなマージンにそれを減らします。パッティング0は、サブプロットのボックスも少し切り取ってしまうので、私にはうまくいきません。

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

matplotlibs subplots_adjustの問題は、入力する値が、Figureのxおよびy figsizeに関連していることです。この例は、pdfの印刷のための正しい図表化のためのものです。

そのため、次のように相対間隔を絶対値に再計算します。

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)

x次元で「figure.xsize」インチ、y次元で「figure.ysize」インチの図の場合。したがって、図全体の左マージンは5 mm、下マージンは4 mm、右マージンは1 mm、上端は3 mmでラベル内に配置されます。（x / 25.4）の変換は、mmをインチに変換する必要があるために行われます。

xの純粋なチャートサイズは「figure.xsize-左マージン-右マージン」であり、yの純粋なチャートサイズはインチで「figure.ysize-下マージン-上マージン」になることに注意してください。

他のスニペット（これらについてはわかりません。他のパラメーターを指定したかっただけです）

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

そして

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

上記のサミーの答えに触発されました：

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)

ここで、figsizeは、使用したタプルです。 fig = pyplot.figure(figsize=...)

私にとって、上記の回答はmatplotlib.__version__ = 1.4.3Win7 では機能しませんでした。したがって、画像自体にのみ関心がある場合（つまり、注釈、軸、目盛り、タイトル、ylabelなどが必要ない場合）、単純にnumpy配列を画像として保存することをお勧めしsavefigます。

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)

また、opencv描画関数（cv2.line、cv2.polylines）を使用して、numpy配列に直接描画することもできます。http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

最近のmatplotlibバージョンでは、制約付きレイアウトを試すことをお勧めします。