如何完全删除散点图周围的空白答案

【问题标题】：How to completely remove the white space around a scatter plot如何完全删除散点图周围的空白
【发布时间】：2016-05-27 13:55:26
【问题描述】：

我正在尝试在图像上绘制散点图，而图像周围没有任何空白。

如果我只绘制如下图像，则没有空白：

fig = plt.imshow(im,alpha=alpha,extent=(0,1,1,0))
plt.axis('off')
fig.axes.axis('tight')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)

但当我在图像上添加散点图时，如下所示：

fig = plt.scatter(sx, sy,c="gray",s=4,linewidths=.2,alpha=.5)
fig.axes.axis('tight')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)

此时，通过使用以下 savefig 命令，在图像周围添加空白：

plt.savefig(im_filename,format="png",bbox_inches='tight',pad_inches=0)

关于如何明确删除空白的任何想法？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot scatter-plot imshow

【解决方案1】：

通过切换到 mpl 面向对象样式，您可以在同一轴上绘制图像和散点图，因此只需使用ax.imshow 和ax.scatter 设置一次空白。

在下面的示例中，我使用subplots_adjust 删除坐标轴周围的空白，并使用ax.axis('tight') 将坐标轴限制设置为数据范围。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Load an image
im = plt.imread('stinkbug.png')

# Set the alpha
alpha = 0.5

# Some random scatterpoint data
sx = np.random.rand(100)
sy = np.random.rand(100)

# Creare your figure and axes
fig,ax = plt.subplots(1)

# Set whitespace to 0
fig.subplots_adjust(left=0,right=1,bottom=0,top=1)

# Display the image
ax.imshow(im,alpha=alpha,extent=(0,1,1,0))

# Turn off axes and set axes limits
ax.axis('tight')
ax.axis('off')

# Plot the scatter points
ax.scatter(sx, sy,c="gray",s=4,linewidths=.2,alpha=.5)

plt.show()

【讨论】：

关闭轴和设置轴限制也可以在show()之前的最后设置？
你试过savefig吗？似乎plt.show 产生了所需的结果，但savefig（我在问题中写的带有参数的调用）仍然添加了白边
实际上，分散的顺序和ax.axis('tight'); ax.axis('off') 确实很重要。在分散之前移动它们，它应该可以工作。您还需要删除 bbox_inches='tight',pad_inches=0 选项
不幸的是它仍然无法正常工作。一切似乎都是那么随意。是否有理由必须在情节之前设置它？为什么需要从savefig 中删除bbox_inches='tight',pad_inches=0？
由于某种原因，这个技巧在 python3 matplotlib 2.0 中似乎不起作用。我只是用ax.set_yticklabels([]); ax.set_xticklabels([]);ax.axis('off') 代替。

【解决方案2】：

这适用于在 show 和 savefig 中将图像扩展到全屏，没有框架、刺或刻度，注意一切都在 plt 实例中完成，无需创建子图、轴实例或 bbox：

from matplotlib import pyplot as plt

# create the full plot image with no axes 
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1)
plt.imshow(im, alpha=.8)
plt.axis('off')

# add scatter points
plt.scatter(sx, sy, c="red", s=10, linewidths=.2, alpha=.8)

# display the plot full screen (backend dependent)
mng = plt.get_current_fig_manager()
mng.window.state('zoomed')

# save and show the plot
plt.savefig('im_filename_300.png', format="png", dpi=300)
plt.show()
plt.close()  # if you are going on to do other things

这至少适用于 600 dpi，这远远超出了正常显示宽度下的原始图像分辨率。这对于显示 OpenCV 图像而不失真非常方便

import numpy as np
im = img[:, :, ::-1]

在 plt.imshow 之前转换颜色格式。

【讨论】：