緊湊佈局指南

如何使用 tight-layout 將繪圖乾淨地放入圖形中。

tight_layout 會自動調整子圖參數，使子圖適合圖形區域。這是一個實驗性功能，可能不適用於某些情況。它只檢查刻度標籤、軸標籤和標題的範圍。

tight_layout 的替代方案是 constrained_layout。

簡單範例

使用預設的軸定位，軸標題、軸標籤或刻度標籤有時可能會超出圖形區域，因此會被裁剪。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['savefig.facecolor'] = "0.8"


def example_plot(ax, fontsize=12):
    ax.plot([1, 2])

    ax.locator_params(nbins=3)
    ax.set_xlabel('x-label', fontsize=fontsize)
    ax.set_ylabel('y-label', fontsize=fontsize)
    ax.set_title('Title', fontsize=fontsize)

plt.close('all')
fig, ax = plt.subplots()
example_plot(ax, fontsize=24)

為了避免這種情況，需要調整軸的位置。對於子圖，可以使用 Figure.subplots_adjust 手動調整子圖參數。 Figure.tight_layout 會自動執行此操作。

fig, ax = plt.subplots()
example_plot(ax, fontsize=24)
plt.tight_layout()

請注意，matplotlib.pyplot.tight_layout() 只會在呼叫時調整子圖參數。為了在每次重繪圖形時執行此調整，您可以呼叫 fig.set_tight_layout(True)，或者等效地將 rcParams["figure.autolayout"] (預設值: False) 設為 True。

當您有多個子圖時，您經常會看到不同軸的標籤互相重疊。

plt.close('all')

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
example_plot(ax3)
example_plot(ax4)

tight_layout() 也會調整子圖之間的間距，以盡量減少重疊。

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
example_plot(ax3)
example_plot(ax4)
plt.tight_layout()

tight_layout() 可以採用 pad、w_pad 和 h_pad 的關鍵字參數。這些參數控制圖形邊框周圍和子圖之間的額外間距。間距以字體大小的分數指定。

fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
example_plot(ax3)
example_plot(ax4)
plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0)

tight_layout() 即使子圖的大小不同，只要它們的網格規格相容，也可以正常運作。在下面的範例中，ax1 和 ax2 是一個 2x2 網格的子圖，而 ax3 是一個 1x2 網格的子圖。

plt.close('all')
fig = plt.figure()

ax1 = plt.subplot(221)
ax2 = plt.subplot(223)
ax3 = plt.subplot(122)

example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
example_plot(ax3)

plt.tight_layout()

它適用於使用 subplot2grid() 建立的子圖。一般而言，從 gridspec (在圖形中排列多個軸) 建立的子圖都可以正常運作。

plt.close('all')
fig = plt.figure()

ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0))
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 1), colspan=2)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2, rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)

example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
example_plot(ax3)
example_plot(ax4)

plt.tight_layout()

雖然尚未徹底測試，但它似乎適用於 aspect != "auto" 的子圖（例如，帶有影像的軸）。

arr = np.arange(100).reshape((10, 10))

plt.close('all')
fig = plt.figure(figsize=(5, 4))

ax = plt.subplot()
im = ax.imshow(arr, interpolation="none")

plt.tight_layout()

注意事項

• tight_layout 預設會考慮軸上的所有藝術家。若要從佈局計算中移除藝術家，您可以呼叫 Artist.set_in_layout。

• tight_layout 假設藝術家所需的額外空間與軸的原始位置無關。這通常是正確的，但在極少數情況下並非如此。

• pad=0 可能會將一些文字裁剪幾個像素。這可能是錯誤或目前演算法的限制，目前尚不清楚原因。同時，建議使用大於 0.3 的 pad。

與 GridSpec 一起使用

GridSpec 有自己的 GridSpec.tight_layout 方法 (pyplot api pyplot.tight_layout 也適用)。

import matplotlib.gridspec as gridspec

plt.close('all')
fig = plt.figure()

gs1 = gridspec.GridSpec(2, 1)
ax1 = fig.add_subplot(gs1[0])
ax2 = fig.add_subplot(gs1[1])

example_plot(ax1)
example_plot(ax2)

gs1.tight_layout(fig)

您可以提供一個可選的 rect 參數，該參數指定子圖將要適合的邊界框。座標以標準化圖形座標表示，預設值為 (0, 0, 1, 1) (整個圖形)。

fig = plt.figure()

gs1 = gridspec.GridSpec(2, 1)
ax1 = fig.add_subplot(gs1[0])
ax2 = fig.add_subplot(gs1[1])

example_plot(ax1)
example_plot(ax2)

gs1.tight_layout(fig, rect=[0, 0, 0.5, 1.0])

但是，我們不建議使用此方法手動建構更複雜的佈局，例如在圖形的左側和右側各有一個 GridSpec。對於這些用例，應該改為利用 巢狀 Gridspecs 或 圖形子圖。

圖例和註解

在 Matplotlib 2.2 之前，圖例和註解不包含在決定佈局的邊界框計算中。隨後，這些藝術家被添加到計算中，但有時不希望包含它們。例如，在這種情況下，最好稍微縮小軸的大小，為圖例騰出空間

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
lines = ax.plot(range(10), label='A simple plot')
ax.legend(bbox_to_anchor=(0.7, 0.5), loc='center left',)
fig.tight_layout()
plt.show()

但是，有時不希望這樣做（當使用 fig.savefig('outname.png', bbox_inches='tight') 時通常如此）。為了從邊界框計算中移除圖例，我們只需設定其邊界 leg.set_in_layout(False)，圖例將被忽略。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
lines = ax.plot(range(10), label='B simple plot')
leg = ax.legend(bbox_to_anchor=(0.7, 0.5), loc='center left',)
leg.set_in_layout(False)
fig.tight_layout()
plt.show()

與 AxesGrid1 一起使用

提供對 mpl_toolkits.axes_grid1 的有限支援。

from mpl_toolkits.axes_grid1 import Grid

plt.close('all')
fig = plt.figure()
grid = Grid(fig, rect=111, nrows_ncols=(2, 2),
            axes_pad=0.25, label_mode='L',
            )

for ax in grid:
    example_plot(ax)
ax.title.set_visible(False)

plt.tight_layout()

顏色條

如果您使用 Figure.colorbar 建立顏色條，則建立的顏色條會繪製在子圖中，只要父軸也是子圖，因此 Figure.tight_layout 將會正常運作。

plt.close('all')
arr = np.arange(100).reshape((10, 10))
fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
im = plt.imshow(arr, interpolation="none")

plt.colorbar(im)

plt.tight_layout()

另一種選擇是使用 AxesGrid1 工具組明確建立用於顏色條的軸。

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

plt.close('all')
arr = np.arange(100).reshape((10, 10))
fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
im = plt.imshow(arr, interpolation="none")

divider = make_axes_locatable(plt.gca())
cax = divider.append_axes("right", "5%", pad="3%")
plt.colorbar(im, cax=cax)

plt.tight_layout()