我有一个类似的问题，当使用tight_layout一个非常大的网格的情节(超过200个子情节)，并在一个jupyter笔记本渲染。我做了一个快速的解决方案，总是把你的副标题放在你的顶部副标题上方的一定距离:

import matplotlib.pyplot as plt

n_rows = 50
n_col = 4
fig, axs = plt.subplots(n_rows, n_cols)

#make plots ...

# define y position of suptitle to be ~20% of a row above the top row
y_title_pos = axs[0][0].get_position().get_points()[1][1]+(1/n_rows)*0.2
fig.suptitle('My Sup Title', y=y_title_pos)

对于可变大小的子图，您仍然可以使用此方法获得最上面的子图的顶部，然后手动定义一个额外的量添加到suptitle。

正如其他人提到的，默认情况下紧凑的布局不考虑suptitle。然而，我发现可以使用bbox_extra_artists参数来传递suptitle作为一个应该考虑的边界框:

st = fig.suptitle("My Super Title")
plt.savefig("figure.png", bbox_extra_artists=[st], bbox_inches='tight')

这迫使紧凑的布局计算考虑到副标题，它看起来像你所期望的。

你可以使用plt.subplots_adjust(top=0.85)手动调整间距:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

f = np.random.random(100)
g = np.random.random(100)
fig = plt.figure()
fig.suptitle('Long Suptitle', fontsize=24)
plt.subplot(121)
plt.plot(f)
plt.title('Very Long Title 1', fontsize=20)
plt.subplot(122)
plt.plot(g)
plt.title('Very Long Title 2', fontsize=20)
plt.subplots_adjust(top=0.85)
plt.show()

从v3.3开始，tight_layout现在支持suptitle:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(1, 3)
for i, ax in enumerate(axs):
    ax.plot([1, 2, 3])
    ax.set_title(f'Axes {i}')

fig.suptitle('suptitle')
fig.tight_layout()

你可以在very tight_layout调用中调整subplot几何形状，如下所示:

fig.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95])

正如文档中所述(https://matplotlib.org/users/tight_layout_guide.html):

Tight_layout()只考虑tick标签、轴标签和标题。因此，其他艺术家可能会被删减，也可能会重叠。

我有一个类似的问题，当使用tight_layout一个非常大的网格的情节(超过200个子情节)，并在一个jupyter笔记本渲染。我做了一个快速的解决方案，总是把你的副标题放在你的顶部副标题上方的一定距离:

import matplotlib.pyplot as plt

n_rows = 50
n_col = 4
fig, axs = plt.subplots(n_rows, n_cols)

#make plots ...

# define y position of suptitle to be ~20% of a row above the top row
y_title_pos = axs[0][0].get_position().get_points()[1][1]+(1/n_rows)*0.2
fig.suptitle('My Sup Title', y=y_title_pos)

对于可变大小的子图，您仍然可以使用此方法获得最上面的子图的顶部，然后手动定义一个额外的量添加到suptitle。