如何消除matplotlib中子图之间的间隙？

Question

下面的代码在子图之间产生间隙。 如何消除子图之间的间隙并使图像成为紧密网格？

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(16):
    i = i + 1
    ax1 = plt.subplot(4, 4, i)
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')
    plt.subplots_adjust(wspace=None, hspace=None)
plt.show()

Answer 1

问题是使用aspect='equal' ，它可以防止子图拉伸到任意纵横比并填满所有空白空间。

通常，这会起作用：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

结果是这样的：

但是，使用aspect='equal' ，如下面的代码所示：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

这是我们得到的：

第二种情况的不同之处在于您已强制 x 轴和 y 轴具有相同数量的单位/像素。 由于默认情况下轴从 0 到 1（即，在绘制任何内容之前），使用aspect='equal'强制每个轴为正方形。 由于图形不是正方形，因此 pyplot 在水平轴之间增加了额外的间距。

要解决此问题，您可以将图形设置为具有正确的纵横比。 我们将在这里使用面向对象的 pyplot 接口，我认为它总体上是优越的：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) # Notice the equal aspect ratio
ax = [fig.add_subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])
    a.set_aspect('equal')

fig.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

结果如下：

Answer 2

您可以使用gridspec来控制轴之间的间距。 这里有更多信息。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

plt.figure(figsize = (4,4))
gs1 = gridspec.GridSpec(4, 4)
gs1.update(wspace=0.025, hspace=0.05) # set the spacing between axes. 

for i in range(16):
   # i = i + 1 # grid spec indexes from 0
    ax1 = plt.subplot(gs1[i])
    plt.axis('on')
    ax1.set_xticklabels([])
    ax1.set_yticklabels([])
    ax1.set_aspect('equal')

plt.show()

Answer 3

在不完全使用gridspec的情况下，以下内容也可用于通过将wspace和hspace设置为零来消除间隙：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf()
f, axarr = plt.subplots(4, 4, gridspec_kw = {'wspace':0, 'hspace':0})

for i, ax in enumerate(f.axes):
    ax.grid('on', linestyle='--')
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])

plt.show()
plt.close()

导致：

Answer 4

使用最近的 matplotlib 版本，您可能想尝试Constrained Layout 。 但是，这确实（或至少确实）不适用于plt.subplot() ，因此您需要改用plt.subplots() ：

fig, axs = plt.subplots(4, 4, constrained_layout=True)

Answer 5

你试过plt.tight_layout()吗？

与plt.tight_layout() 没有它：

或者：像这样（使用add_axes ）

left=[0.1,0.3,0.5,0.7]
width=[0.2,0.2, 0.2, 0.2]
rectLS=[]
for x in left:
   for y in left:
       rectLS.append([x, y, 0.2, 0.2])
axLS=[]
fig=plt.figure()
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[0]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i],sharey=axLS[-1]))    
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[4]))
for i in [1,2,3]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[8]))
for i in [5,6,7]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))     
axLS.append(fig.add_axes(rectLS[12]))
for i in [9,10,11]:
     axLS.append(fig.add_axes(rectLS[i+4],sharex=axLS[i],sharey=axLS[-1]))

如果您不需要共享轴，那么只需axLS=map(fig.add_axes, rectLS)

Answer 6

另一种方法是使用plt.subplots_adjust()的pad关键字，它也接受负值：

import matplotlib.pyplot as plt

ax = [plt.subplot(2,2,i+1) for i in range(4)]

for a in ax:
    a.set_xticklabels([])
    a.set_yticklabels([])

plt.subplots_adjust(pad=-5.0)

此外，要删除所有子图（即画布）外边缘的白色，请始终使用plt.savefig(fname, bbox_inches="tight") 。

Answer 7

MERose 的答案是正确的，但您可以使用它，如下所示：

plt.tight_layout(pad=1)