如何消除 Matplotlib 图形底部的空白？

在使用 Matplotlib 时，有时会发现生成的图形底部会有一大片空白。这不仅影响美观度，还浪费了可视化的空间。本文将介绍几种方法帮助你消除这一问题。

方法一：调整子图布局

Matplotlib 中的图形是由若干个子图（Axes）组成的，每个子图都有一个位置和大小。调整子图布局，可以改变它们之间的间距，从而消除底部空白。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y)

plt.subplots_adjust(bottom=0.1)  # 调整子图布局，使底部上移

plt.show()

代码运行后，会生成一张图形。底部的空白已经明显减少了。plt.subplots_adjust() 函数是用于调整子图布局的，其中 bottom 参数表示底部位置占子图的百分比。在实际使用时，我们可以根据需要自行调整。

方法二：设置同轴数值

有时，底部空白的原因是 x 轴数据与子图边框的距离过大。这时可以通过设置同轴数值来消除空白。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y)

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # 将底部边框移动到 x=0 处
ax.spines['bottom'].set_smart_bounds(True)  # 自动调整边界，防止数值重叠

plt.show()

代码运行后，会生成一张图形。底部的空白已经没有了。ax.spines['bottom'] 表示选择底部边框，set_position() 函数用于设置边框位置，set_smart_bounds() 函数用于自动调整边界。在实际使用时，我们可以根据需要自行调整数值和边界。

方法三：使用 subplots_adjust

Matplotlib 提供了 subplots_adjust() 函数用于一次性调整整个图形的布局。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y)

plt.subplots_adjust(bottom=0.1, top=0.9)  # 调整布局，使底部上移，顶部下移

plt.show()

代码运行后，会生成一张图形。底部的空白已经明显减少了。plt.subplots_adjust() 函数可以同时调整多个布局参数，例如 bottom 和 top。在实际使用时，我们可以根据需要自行调整参数值。