我需要采取的图像，并保存后，一些过程。当我显示图形时，它看起来很好，但保存图形后，在保存的图像周围有一些空白。我已经尝试了savefig方法的“紧”选项，也没有工作。代码:
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(1)
img = mpimg.imread("image.jpg")
plt.imshow(img)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig('1.png', bbox_inches=extent)
plt.axis('off')
plt.show()
我试图通过在图形上使用NetworkX绘制一个基本图形并保存它。我意识到，如果没有图形，它也可以工作，但当添加图形时，我在保存的图像周围留下了空白;
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(1, 2)
pos = {1:[100, 120], 2:[200, 300], 3:[50, 75]}
fig = plt.figure(1)
img = mpimg.imread("image.jpg")
plt.imshow(img)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
nx.draw(G, pos=pos)
extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig('1.png', bbox_inches=extent)
plt.axis('off')
plt.show()
所以解决方案取决于你是否调整子图。如果你指定了plt。Subplots_adjust(上，下，右，左)，你不希望使用kwargs的bbox_inch ='tight'与plt。Savefig，因为它自相矛盾地创建空白填充。它还允许您将图像保存为与输入图像相同的亮度(600x600输入图像保存为600x600像素输出图像)。
如果你不关心输出图像大小的一致性，你可以省略plt。Subplots_adjust属性，只需使用bbox_inch ='tight'和pad_inch =0 kwargs与plt.savefig。
此解决方案适用于matplotlib 3.0.1、3.0.3和3.2.1版本。当你有一个以上的子情节时，它也适用。plt.subplots(2, 2,……)。
def save_inp_as_output(_img, c_name, dpi=100):
h, w, _ = _img.shape
fig, axes = plt.subplots(figsize=(h/dpi, w/dpi))
fig.subplots_adjust(top=1.0, bottom=0, right=1.0, left=0, hspace=0, wspace=0)
axes.imshow(_img)
axes.axis('off')
plt.savefig(c_name, dpi=dpi, format='jpeg')
下面的函数包含了上面的johannes答案。我已经用plt测试过了。图和plt.subplots()与多个轴，它工作得很好。
def save(filepath, fig=None):
'''Save the current image with no whitespace
Example filepath: "myfig.png" or r"C:\myfig.pdf"
'''
import matplotlib.pyplot as plt
if not fig:
fig = plt.gcf()
plt.subplots_adjust(0,0,1,1,0,0)
for ax in fig.axes:
ax.axis('off')
ax.margins(0,0)
ax.xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
ax.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
fig.savefig(filepath, pad_inches = 0, bbox_inches='tight')
