对我来说，上面的答案在matplotlib中不起作用。Win7上的__version__ = 1.4.3。因此，如果我们只对图像本身感兴趣(即，如果我们不需要注释、轴、刻度、标题、ylabel等)，那么最好是简单地将numpy数组保存为image而不是savefig。

from pylab import *

ax = subplot(111)
ax.imshow(some_image_numpyarray)
imsave('test.tif', some_image_numpyarray)

# or, if the image came from tiff or png etc
RGBbuffer = ax.get_images()[0].get_array()
imsave('test.tif', RGBbuffer)

此外，使用opencv绘图函数(cv2. exe)。Line, cv2.polylines)，我们可以直接在numpy数组上做一些绘图。http://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/drawing_functions.html

matplotlibs subplots_adjust的问题是，您输入的值相对于图形的x和y图形大小。这个例子是正确的数字大小打印pdf:

为此，我重新计算了绝对值的相对间距，如下所示:

pyplot.subplots_adjust(left = (5/25.4)/figure.xsize, bottom = (4/25.4)/figure.ysize, right = 1 - (1/25.4)/figure.xsize, top = 1 - (3/25.4)/figure.ysize)

对于一个“figure”的数字。“x维英寸”和“数字”。y尺寸为英寸。因此，整个图形在标签放置范围内左侧空白5mm，底部空白4mm，右侧空白1mm，顶部空白3mm。(x/25.4)的转换已经完成，因为我需要将mm转换为英寸。

注意，x的纯图表大小将是“figure”。Xsize -左边距-右边距”而纯图y的大小将为“图”。Ysize -下距-上距"，单位为英寸

其他sniplets(不确定这些，我只是想提供其他参数)

pyplot.figure(figsize = figureSize, dpi = None)

and

pyplot.savefig("outputname.eps", dpi = 100)

只需使用ax = fig.add_axes([左，下，宽，高]) 如果你想要精确控制图形布局。如。

left = 0.05
bottom = 0.05
width = 0.9
height = 0.9
ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height])

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()

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。

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')