Matplotlib自定义axes图表保存丢失标题坐标轴的问题解决

• 散点图保存后缺失元素的问题，核心来自fig.add_axes([0,0,1,1])的参数设置：add_axes传入的四个数值是[左起始位置, 下起始位置, 轴宽度, 轴高度]，以0-1的归一化坐标相对于整张画布计算尺寸。传入[0,0,1,1]会让绘图轴从画布最左下角开始，完全占满整个画布的全部宽高，原本预留用来放置标题、坐标轴标签、图例的一圈边距会被绘图轴完全覆盖。
• Spyder IDE内显示图表时，Matplotlib交互式渲染后端会自动触发布局适配，动态将绘图轴向内收缩，为外围的标签、标题元素腾出显示空间，因此界面中能看到完整的图表内容；但调用savefig保存文件时，会严格按照手动设置的轴位置存储画布内容，不会自动调整边距，因此位于画布边界外的标签、标题、图例元素会被完全排除在保存范围外。
• 折线图没有出现同类问题，是因为它全程使用Matplotlib的pyplot全局接口绘制，没有手动创建全铺满的自定义轴，pyplot默认会预留合理边距，保存逻辑和显示逻辑保持一致。

• 移除全铺满的轴设置：将原代码中ax=fig.add_axes([0,0,1,1])替换为默认带合理边距的子图创建方式，比如ax = fig.add_subplot(111)；如果确实需要自定义轴的大小和位置，可将参数调整为[0.1, 0.1, 0.8, 0.8]，主动预留10%的画布边距给外围元素。
• 保存时自动适配元素边界：在plt.savefig()中增加参数bbox_inches='tight'，该参数会在保存时自动计算所有绘图元素（含标签、标题、图例）的实际范围，避免元素被裁切。
• 统一绘图接口逻辑：代码中存在遍历多组实验设置循环绘图的场景，尽量不要混用pyplot全局接口和手动创建的面向对象接口，将plt.title()、plt.xlabel()等全局调用替换为对应轴对象的方法（如ax.set_title()、ax.set_xlabel()），避免循环过程中出现全局状态串扰、元素错位的问题。
• 循环绘制多图时，每次保存完成后调用plt.close(fig)关闭当前画布，避免内存泄漏和残留状态干扰下一次绘图。

def plot_cluster_datapoints_graph(self, directory):
    fig = plt.figure()
    # 替换铺满全画布的自定义轴为默认带边距的子图
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.scatter(
        self.svd_data[:,0], self.svd_data[:,1],
        color='b', s=0.2, label='Datapoints'
    )
    ax.scatter(
        self.cluster_centers[:,0], self.cluster_centers[:,1],
        s=8, color='r', label='Cluster centers'
    )
    # 用轴对象的方法设置图表属性，避免全局状态串扰
    ax.set_title('Data point and clusters for 2 factors' + self.setting)
    ax.set_xlabel('Dimension 0')
    ax.set_ylabel('Dimension 1')
    ax.legend()
    ax.grid()
    # 保存时自动适配元素范围，避免裁切
    plt.savefig(
        directory + self.setting + '-CD.png',
        bbox_inches='tight'
    )
    plt.show()
    # 关闭当前画布，避免循环时状态残留
    plt.close(fig)
    return

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emil