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()

你所需要的就是

plt.tight_layout()

在输出之前。

除了减少页边距外，这还将所有子图之间的空间紧密分组:

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
subplot1 = fig.add_subplot(121)
subplot1.plot(x,y)
subplot2 = fig.add_subplot(122)
subplot2.plot(y,x)
fig.tight_layout()
plt.show()

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])

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…

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。

# import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# your code to plot the figure

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