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()

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

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)

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。

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。

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()