這篇文章給大家介紹Matplotlib庫基礎中如何自動調整函數，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

在matplotlib中，軸Axes的位置以標準化圖形坐標指定，可能發生的情況是軸標簽、標題、刻度標簽等等會超出圖形區域，導致顯示不全。Matplotlib v1.1 引入了一個新的命令tight_layout()，作用是自動調整子圖參數，使之填充整個圖像區域。

調用plt.show()函數時會自動運行tight_layout()函數，如下所示：

def show(self):
 self.figure.tight_layout()
 FigureCanvasAgg.draw(self)
 if PORT is None:
 return
 if matplotlib.__version__ < '1.2':
 buffer = self.tostring_rgb(0, 0)
 else:
 buffer = self.tostring_rgb()
 if len(set(buffer)) <= 1:
 # do not plot empty
 return
 render = self.get_renderer()
 width = int(render.width)
 plot_index = index if os.getenv("PYCHARM_MATPLOTLIB_INTERACTIVE", False) else -1
 try:
 sock = socket.socket()
 sock.connect((HOST, PORT))
 sock.send(struct.pack('>i', width))
 sock.send(struct.pack('>i', plot_index))
 sock.send(struct.pack('>i', len(buffer)))
 sock.send(buffer)
 except OSError as _:
 # nothing bad. It just means, that our tool window doesn't run yet
 pass

我們通過以下一個例程來介紹，最終的顯示效果如下所示：

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax1.plot(np.arange(10), np.random.randint(0, 10, 10), ls='-', c='r', lw=1)
ax2.plot(np.arange(10), np.random.randint(10, 20, 10), ls='-', c='y', lw=1)
plt.show()

不過很多時候會出現tight_layout()不工作的情況，比如出現以下提示：
UserWarning: This figure includes Axes that are not compatible with tight_layout, so results might be incorrect. warnings.warn("This figure includes Axes that are not compatible "
這個警告的原因是tight_layout這個函數出錯了，警告語句出現的原因時axes列表為空，tight_layout()中相應的代碼，如下所示：

subplotspec_list = get_subplotspec_list(self.axes)
if None in subplotspec_list:
 cbook._warn_external("This figure includes Axes that are not "
 "compatible with tight_layout, so results "
 "might be incorrect.")

可見這個函數并不太穩定。tight_layout不起作用的時候，繪圖效果如下所示，可見子圖并沒有填充整個圖像區域。

網上搜索了下發現也有類似的情況出現，附上部分案例的截圖：

接下來我們嘗試下解決方法，tight_layout在plt.savefig的調用方式相對比較穩定，我們將plt.show()函數替換為plt.savefig函數，替換后會在本地另外為png圖片，該圖片中子圖填充了整個圖像區域。

plt.savefig('fig.png', bbox_inches='tight') # 替換 plt.show()

關于Matplotlib庫基礎中如何自動調整函數就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。