Question

我经常使用matplotlib生成单独的图形，这些图形应该垂直或水平对齐，例如在LaTeX文档中。我的目标是：

避免在所有数字中过多的边距或裁剪。对于独立数字，可以使用bbox_inches='tight'中的savefig轻松解决此问题。
对所有数字使用完全相同的边界框，因为我希望我的轴元素在结果文档中很好地排列。

我目前的解决方案是一种非常不方便的试错方法：我手动尝试猜测合理的边距并通过plt.subplots_adjust()设置它们。这通常需要很长时间，直到我得到满意的结果。

我想知道是否可以将bbox_inches='tight'和plt.subplots_adjust()的力量结合起来？是否有可能以编程方式获得bbox_inches='tight'的结果边界框？这将允许我确定具有最大轴标签/标题的图形的边界框，并将此边界框用于所有其他图形。

Answer 1

感谢@Schorsch和@tcaswell指出ax.get_tightbbox几乎解决了这个问题。唯一棘手的部分是将渲染器相关的bbox转换为＆＃34;英寸＆＃34; BBOX。一般的解决方案是：

tight_bbox_raw = ax.get_tightbbox(fig.canvas.get_renderer())
tight_bbox = TransformedBbox(tight_bbox_raw, Affine2D().scale(1./fig.dpi))

我现在可以将tight_bbox重复用于我的其他情节，从而产生漂亮的，相同的盒装数字。

我还写了一个小帮助类 - 不优雅，但很有用：我为我创建的每个数字调用max_box_tracker.add_figure，它将在内部更新最大边界框。生成所有绘图后，我可以打印出结果边界框（直接以代码的形式添加到我的脚本中）。

class MaxBoxTracker:
  def __init__(self):
    self.box = None
  def add_figure(self, fig, ax):
    from matplotlib.transforms import TransformedBbox, Affine2D
    box_raw = ax.get_tightbbox(fig.canvas.get_renderer())
    box = TransformedBbox(box_raw, Affine2D().scale(1./fig.dpi)).get_points()
    if self.box is None:
      self.box = box
    else:
      self.box[0][0] = min(self.box[0][0], box[0][0])
      self.box[0][1] = min(self.box[0][1], box[0][1])
      self.box[1][0] = max(self.box[1][0], box[1][0])
      self.box[1][1] = max(self.box[1][1], box[1][1])
  def print_max(self):
    print 'Code to set maximum bbox:\nfrom matplotlib.transforms import Bbox\ntight_bbox = Bbox([[%f, %f], [%f, %f]])' % (
      self.box[0][0], self.box[0][1], self.box[1][0], self.box[1][1]
    )

matplotlib：得到`bbox_inches = tight'的边界框

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