matplotlib ax to figure extent - 删除空白，边框，一切为地图和地图的情节

Question

我正在寻找一个解决方案，使用matplotlib获得无缝地图图像。当前代码运行良好且稳定，但是它在左侧和底部留下了空白。我想删除这个空格，不知道如何。

我的示例代码：

import geopandas
from seaborn import despine
from pandas import read_csv
import matplotlib.pyplot as plt

# read data and shapefile
geo_path = 'shapefiles/ne_10m_admin_0_countries.shp'
df = read_csv('UNpopEstimates2100.csv')
world = geopandas.read_file(geo_path)

# specifiy what is to be plotted
cm = 'Greys'
world['2015'] = df['2015']

# set plot environment
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1)

world.plot(ax=ax, column='2015', cmap=cm, scheme='quantiles')

plt.savefig('sample.png', bbox_inches='tight', tight_layout=True, pad_inches=0, frameon=None)

sample.png

smaple.png with marked whitespace I would like to remove

我按照Matplotlib's Tight Layout guide，machinelearningplus.com，Removing white padding from figure on Reddit以及其他几个stackoverflow帖子的教程，即

Matplotlib scatter plot - Remove white padding，

Matplotlib: Getting subplots to fill figure，

Matplotlib plots: removing axis, legends and white spaces，

Removing white space around a saved image in matplotlib

和

matplotlib plot to fill figure only with data points, no borders, labels, axes,

我错过了什么？

---

编辑 - 提供具有非真实数据的可重现版本，但问题保持不变 - 如何摆脱我的情节周围的空白区域？

我是Geopandas的新手，所以我不确定如何重新创建地理数据帧，但是，内置数据集。

world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world['2015'] = np.random.uniform(low=1., high=100., size=(177,))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1)

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

plt.savefig('sample.png')

Answer 1

首先，使用不同的geopandas版本时会有所不同。应该确保使用geopandas 0.4至少使地图具有正确的宽高比。

接下来需要移除轴内的填充物。这可以使用ax.margins(0)命令完成。

现在这将导致一个方向上的一些空白（在这种情况下为顶部和底部）。一种选择是将数字缩小到轴的范围。

import numpy as np
import matplotlib; print(matplotlib.__version__)
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas; print(geopandas.__version__)

world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world['2015'] = np.random.uniform(low=1., high=100., size=(177,))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

ax.margins(0)
ax.apply_aspect()
bbox = ax.get_window_extent().inverse_transformed(fig.transFigure)
w,h = fig.get_size_inches()
fig.set_size_inches(w*bbox.width, h*bbox.height)

plt.savefig('sample.png')
plt.show()

这样做的好处是图形的物理尺寸确实适合轴;因此无论是在屏幕上显示还是保存为图像，结果都是相同的。

如果相反的目的是只保存没有空格的数字，你可以使用bbox_inches参数到savefig并以英寸为单位提供轴的实际范围。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

ax.margins(0)
ax.apply_aspect()
bbox = ax.get_window_extent().inverse_transformed(fig.dpi_scale_trans)

plt.savefig('sample.png', bbox_inches=bbox)

最后，使用bbox_inches='tight'可以自动完成上述操作。但是，为了使'tight'选项正常工作，需要确保轴周围没有刻度和标签，否则会增加间距。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

ax.margins(0)
ax.tick_params(left=False, labelleft=False, bottom=False, labelbottom=False)

plt.savefig('sample.png', bbox_inches="tight", pad_inches=0)

在上述所有三种情况中，结果都是