# import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# your code to plot the figure

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

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。

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')

如果有人想知道如何在应用plt.tight_layout()或fig.tight_layout()后消除其余的白色边距:使用参数pad(默认为1.08)，你可以使它更紧凑: “图形边缘和子图边缘之间的填充，作为字体大小的一部分。” 例如，

plt.tight_layout(pad=0.05)

会把利润降低到很小的程度。放0对我没用，因为它使子图的方框也被切断了一点。

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

受到sammy回答的启发:

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)

其中figsize是在fig = pyplot.figure(figsize=…)中使用的元组。