如此:

    plot.axis('off')
    ax = plot.gca()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

这将删除所有的填充和边框:

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.patch.set_visible(False)

ax = fig.add_subplot(111)

plt.axis('off')
plt.imshow(data)

extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig("../images/test.png", bbox_inches=extent)

首先，对于某些图像格式(例如TIFF)，你可以在标题中保存颜色图，大多数查看器会显示你的数据和颜色图。

为了保存实际的matplotlib图像，这对于向图像添加注释或其他数据非常有用，我使用了以下解决方案:

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches)
ax.matshow(data)  # or you can use also imshow
# add annotations or anything else
# The code below essentially moves your plot so that the upper
# left hand corner coincides with the upper left hand corner
# of the artist
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
# now generate a Bbox instance that is the same size as your
# single axis size (this bbox will only encompass your figure)
bbox = matplotlib.transforms.Bbox(((0, 0), inches))
# now you can save only the part of the figure with data
fig.savefig(savename, bbox_inches=bbox, **kwargs)

这对我去除虱子很有效:

fig, axes = plt.subplots(2, figsize=(15, 20))

for ax in axes:
    ax.get_xaxis().set_ticks([])
    ax.get_yaxis().set_ticks([])

我喜欢ubuntu的答案，但它没有明确地显示如何设置非方形图像的大小，所以我修改了它，以便于复制粘贴:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np

def save_image_fix_dpi(data, dpi=100):
    shape=np.shape(data)[0:2][::-1]
    size = [float(i)/dpi for i in shape]

    fig = plt.figure()
    fig.set_size_inches(size)
    ax = plt.Axes(fig,[0,0,1,1])
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    ax.imshow(data)
    fig.savefig('out.png', dpi=dpi)
    plt.show()

保存无边框的图像很容易，无论你选择什么dpi，如果pixel_size/dpi=size被保留。

data = mpimg.imread('test.png')
save_image_fix_dpi(data, dpi=100)

然而，展示是令人毛骨悚然的。如果你选择小的dpi，你的图像大小可以比你的屏幕大，你在显示时得到边框。然而，这并不影响储蓄。

因此,对于

save_image_fix_dpi(data, dpi=20)

显示变得有边框(但保存工作):

被点赞的答案已经不管用了。让它工作，你需要 手动添加设置为[0,0,1,1]的轴，或删除图下的补丁。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=20)
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
fig.add_axes(ax)
plt.imshow([[0, 1], [0.5, 0]], interpolation="nearest")
plt.axis('off')                                # same as: ax.set_axis_off()

plt.savefig("test.png")

或者，你也可以把贴片去掉。不需要添加子图来删除填充。这是从下面Vlady的回答中简化出来的

fig = plt.figure(figsize=(5, 5))
fig.patch.set_visible(False)                   # turn off the patch

plt.imshow([[0, 1], [0.5, 0]], interpolation="nearest")
plt.axis('off')

plt.savefig("test.png", cmap='hot')

这是在2019/06/19用3.0.3版本测试的。图片见下图:

一个更简单的方法是使用pyplot.imsave。详情见luator的回答