Réduire les marges gauche et droite en matplotlib parcelle

J'ai du mal à faire face à ma tracer les marges de matplotlib. J'ai utilisé le code ci-dessous pour produire mon tableau:

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

Cependant, je reçois une sortie figure avec beaucoup d'espace blanc sur les deux côtés de la parcelle. J'ai cherché sur google et de lire le matplotlib de la documentation, mais je n'arrive pas à trouver comment réduire ce.

  • Le problème est la quantité de blanc dans l' extent de la imshow la figure, ou le montant de la frontière, les espaces dans la résultante png, autour de la figure, généré par savefig?
  • Je pense que les deux - il semble y avoir beaucoup d'espace à la fois à la fenêtre de visualisation et dans le format PNG. Toutefois, il importe de sortie est le fichier png produite par savefig - c'est ce que j'aimerais.
  • Je viens de recadrage dans GIMP par la suite. :/
InformationsquelleAutor robintw | 2010-10-28
  1. 215

    Un moyen pour ce faire est la bbox_inches='tight' kwarg à plt.savefig.

    E. g.

    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')

    Une autre façon est d'utiliser des 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')
    • Est-il possible de faire cela par défaut?
    • Si vous avez plusieurs sous-intrigues et que vous voulez enregistrer chacun d'eux, vous pouvez l'utiliser avec fig.savefig() trop. (plt.savefig() ne fonctionnera pas dans ce cas.)
    • Tout cela n'est de recadrer l'image après qu'elle a été rendue; si vous essayez de faire appliquer une résolution particulière, l'image va sortir petits.
    • Yep. C'est exactement ce qu'il fait (même si elle peut découper "out" et de rendre l'image plus grande, que bien). Pour ce que vous êtes désireux, jetez un oeil à fig.tight_layout(). Cette fonction n'existait pas lors de cette réponse a été écrit à l'origine, sinon je serais mentionner de façon plus évidente.
    • Si quelqu'un a un problème, l'utilisation fig = plt.gcf()
    • lors de l'exécution de ce code pour l'enregistrement, sans l'axe, la figure est enregistré avec bordure blanche en il. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(3000).reshape((100,30)) plt.imshow(data) plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.savefig('test.png', bbox_inches='tight', pad_inches = 0)
    • Ni bbox_inches='tight', fig.tight_layout() ni plt.autoscale() a fonctionné pour moi avec matplotlib version 2.0.1 + python 2.7.13. Ce qui a fonctionné pour moi, c'est terrible codé en dur solution de contournement plt.xlim([min, max]). Source: stackoverflow.com/questions/20214497/...

    InformationsquelleAutor Joe Kington
  2. 128

    Vous pouvez régler l'espacement autour de matplotlib les chiffres en utilisant les subplots_adjust() fonction:

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

    Cela fonctionne pour les deux la figure sur l'écran et l'enregistrer dans un fichier, et c'est le droit de la fonction à appeler, même si vous n'avez pas plusieurs parcelles d'une figure.

    Les chiffres sont une fraction de la figure dimensions, et devra être ajusté pour permettre la figure étiquettes.

    • Les valeurs affectées aux paramètres et pas de la façon dont beaucoup à changer, ils sont où pour définir la marge. En d'autres termes, si vous souhaitez mettre le bord droit de la marge de 10%, vous devez définir droite=0.9, pas de droite=0.1 matplotlib.sourceforge.net/api/...
    • Il est logique de faire remarquer que, évidemment, vous pouvez spécifier des valeurs négatives dans le plt.subplots_adjust(). Même vous permet de dessiner en dehors de la figure de la zone et de traiter également avec l'ennuyeux marges.
    • Cela fonctionne aussi sur GridSpec objets en appelant le update méthode (voir la section stackoverflow.com/a/20058199/1030876).
    InformationsquelleAutor DaveP
  3. 47

    Tous vous avez besoin est

    plt.tight_layout()

    avant votre sortie.

    En plus de la coupe de la marges de, ce aussi étroitement groupes de l'espace entre toutes les sous-intrigues:

    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()
    • Je pense que c'est vraiment la meilleure méthode. Il ne nécessite pas d'enregistrement de la figure comme " bbox='serré' et résout toutes sortes d'autres problèmes d'implantation à l'étroit dans les chiffres.
    • ce devrait être la bonne réponse, car elle se comporte comme vous le souhaitez, car il s'applique à la FIGURE au lieu de l'image.
    InformationsquelleAutor user2065406
  4. 7

    Suffit d'utiliser ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    si vous souhaitez un contrôle précis de la figure de mise en page. par exemple.

    left = 0.05
bottom = 0.05
width = 0.9
height = 0.9
ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    InformationsquelleAutor mason
  5. 4
    plt.savefig("circle.png", bbox_inches='tight',pad_inches=-1)
    • "pad_inches=-1" la cause de mon savefig seulement de produire une partie de la figure.
    • À l'aide d'un paramètre dans la savefig fonction est élégant, cependant la valeur négative pour pad_inches n'est pas forcément nécessaire dans tous les cas.
    • mettre à 0, permet de
    InformationsquelleAutor Tian Chu
  6. 3

    Le problème avec matplotlibs subplots_adjust est que les valeurs que vous saisissez sont par rapport à x et y figsize de la figure. Cet exemple est pour corriger figuresizing pour l'impression d'un document pdf:

    Pour cela, j'ai recalculer l'espacement relatif à l'absolu des valeurs comme ceci:

    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)

    pour une figure de figure.xsize' pouces x de dimension et de forme.ysize' pouces y-dimension. Ainsi, l'ensemble de la figure a une marge de gauche de 5 mm, en bas de la marge de 4 mm, 1 mm et haut de 3 mm dans les étiquettes sont placées. La conversion de (x/25.4) est fait parce que j'avais besoin de convertir mm pouces.

    Noter que la pure taille du graphique de x sera "la figure.xsize - marge de gauche - marge de droite" et la pure taille du graphique de y aura figure".ysize - la marge du bas - haut de la marge" en pouces

    Autres sniplets (pas sûr de ceux-là, je voulais juste donner à l'autre, les paramètres)

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

    et

    pyplot.savefig("outputname.eps", dpi = 100)
    InformationsquelleAutor Sammy
  7. 3

    inspiré par Sammys réponse ci-dessus:

    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)

    Où figsize est le n-uplet que vous avez utilisé dans fig = pyplot.figure(figsize=...)

    InformationsquelleAutor michaelosthege
  8. 2

    Pour moi, les réponses ci-dessus ne fonctionne pas avec matplotlib.__version__ = 1.4.3 sur Win7. Donc, si nous nous intéressons uniquement à l'image elle-même (c'est à dire, si nous n'avons pas besoin d'annotations, de l'axe, les tiques, titre, ylabel etc), alors il est préférable de simplement enregistrer le tableau numpy comme image à la place de 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)

    Également, à l'aide d'opencv fonctions de dessin (cv2.ligne, cv2.les polylignes), nous pouvons faire quelques dessins directement sur le tableau numpy. http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

    InformationsquelleAutor otterb