我正在努力处理matplotlib中的情节边距。我使用下面的代码生成我的图表：
plt.imshow(g)
c = plt.colorbar()
c.set_label("Number of Slabs")
plt.savefig("OutputToUse.png")
但是，我得到了一个输出数字，在图的两侧有很多空白区域。我搜索了谷歌并阅读matplotlib文档，但我似乎无法找到如何减少这一点。
自动执行此操作的一种方法是bbox_inches='tight' kwarg to plt.savefig。
EG
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')
另一种方法是使用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')
您可以使用subplots_adjust（）函数调整matplotlib数字周围的间距：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(whatever)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)
这将适用于屏幕上的图形并保存到文件中，即使您在一个图形上没有多个图形，它也是正确的调用功能。
数字是图形尺寸的分数，需要调整以允许图形标签。
所有你需要的是
plt.tight_layout()
输出之前。
除了缩小边距外，这还可以将任何子图之间的空间紧密分组：
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()
如果你想要精确控制图形布局，只需使用ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height])。例如。
left = 0.05
bottom = 0.05
width = 0.9
height = 0.9
ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
plt.savefig("circle.png", bbox_inches='tight',pad_inches=-1)
matplotlib subplots_adjust的问题是你输入的值是相对于图的x和y figsize。此示例用于打印pdf的正确图形大小：
为此，我重新计算相对间距为绝对值，如下所示：
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)
对于x维度中'figure.xsize'英寸的数字和y维度中'figure.ysize'英寸的数字。因此，整个图形的左边距为5毫米，底边距为4毫米，右边为1毫米，顶部为3毫米。完成（x / 25.4）的转换是因为我需要将mm转换为英寸。
请注意，x的纯图表大小为“figure.xsize - left margin - right margin”，y的纯图表大小为“figure.ysize - bottom margin - top margin”，单位为英寸
其他片段（不确定这些，我只是想提供其他参数）
pyplot.figure(figsize = figureSize, dpi = None)
和
pyplot.savefig("outputname.eps", dpi = 100)
受Sammys上述答案的启发：
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)
figsize是你在fig = pyplot.figure(figsize=...)中使用的元组
对我来说，上面的答案不适用于Win7上的matplotlib.__version__ = 1.4.3。因此，如果我们只对图像本身感兴趣（即，如果我们不需要注释，轴，刻度，标题，ylabel等），那么最好将numpy数组保存为图像而不是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)
另外，使用opencv绘图函数（cv2.line，cv2.polylines），我们可以直接在numpy数组上做一些绘图。 http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html