# import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# your code to plot the figure

# set tight margins
plt.margins(0.015, tight=True)

最近的matplotlib版本，你可能想尝试约束布局:

Constrained_layout自动调整子图和装饰 图例和颜色条，以便它们适合在图形窗口 仍然尽可能地保留所请求的逻辑布局 用户。 Constrained_layout类似于tight_layout，但是使用了一个约束 求解器来确定轴的大小，使它们适合。 Constrained_layout需要在添加任何轴之前被激活 一个图。

可惜熊猫处理不好…

一种自动做到这一点的方法是将bbox_inch ='tight' kwarg转换为plt.savefig。

E.g.

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')

有时候，plt.tight_layout()不会给我最好的视图或我想要的视图。那为什么不先画任意边距然后再确定边距呢? 因为我们从那里得到了很好的所见即所得。

import matplotlib.pyplot as plt

fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

plt.plot([2,5,7,8,5,3,5,7,])
plt.show()

然后将设置粘贴到margin函数，使其永久:

fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,8))

plt.plot([2,5,7,8,5,3,5,7,])
fig.subplots_adjust(
    top=0.981,
    bottom=0.049,
    left=0.042,
    right=0.981,
    hspace=0.2,
    wspace=0.2
)
plt.show()

你可以使用subplots_adjust()函数来调整matplotlib图的间距:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(whatever)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

这既适用于屏幕上的图形，也适用于保存到文件中的图形，即使在一个图形上没有多个图形，也可以调用这个函数。

这些数字是图形尺寸的分数，并且需要调整以允许图形标签。

plt.savefig("circle.png", bbox_inches='tight',pad_inches=-1)