matplotlib中的黑魔法：constrained和tight layout

在画图时，经常会遇到文字等图形元素超过了图片边框，显示不全的问题，比如以下代码

>>> plt.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10))
>>> plt.title('title', fontsize = 60)
>>> plt.xlabel('xlabel', fontsize = 30)
>>> plt.ylabel('ylabel', fontsize = 30)
>>> plt.show()

输出结果如下

遇到这种问题，我们肯定想着说调节对应元素的属性，使其适合图片的大小，在这里例子中，我们通过调节字体大小fontsize可以来达到目的。这种方法要求我们对图形元素的属性进行精确控制，具体到一个确定的数值。

当然，我们可以不断调整属性的值，直到效果满意为止，但是在matplotlib中，为我们提供了更好的解决方法，通过constrained和tight layout两种布局，可以使得图形元素进行一定程度的自适应

1. constrained layout

用法如下

>>> plt.subplots(constrained_layout=True)
>>> plt.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10))
>>> plt.title('title', fontsize = 60)
>>> plt.xlabel('xlabel', fontsize = 30)
>>> plt.ylabel('ylabel', fontsize = 30)
>>> plt.show()

输出结果如下

2. tight layout

用法如下

>>> plt.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10))
>>> plt.title('title', fontsize = 60)
>>> plt.xlabel('xlabel', fontsize = 30)
>>> plt.ylabel('ylabel', fontsize = 30)
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()

输出结果如下

只需要简单的应用这两种布局，matplotlib就会自动调整图形元素，使其恰当的显示，需要注意的是，这种黑魔法并不是任何情况下都可以奏效，只有当调整标题，图例，colorbar等常见图形元素时可以。对于复杂图形的布局问题，还是需要自己来精确控制图形元素的位置。