Matplotlib使用tight_layout时处理长图例导致子图额外水平空间的高效解决方案

我在用Matplotlib绘制4×2网格的子图时遇到了个问题：matplotlib.pyplot.tight_layout本来可以自动把子图、图例和文本标签都适配到图里，方便保存成PNG。但图例特别长的时候，tight_layout会给某些子图加上多余的水平空间，看起来很不协调。

我想找个高效的办法避免这个问题，subplots_adjust看起来能用，但调参数太靠试错了，希望能找到用tight_layout就能自动解决的快捷方案。下面是我的最小复现代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(-5,5,100)
x1 = np.sin(t)
x2 = np.cos(t)
x3 = np.sin(2*t)
x4 = np.cos(2*t)
x5 = 2*np.sin(t)
x6 = 2*np.cos(t)
x7 = np.sin(0.5*t)
x8 = np.cos(0.5*t)

fig, ax = plt.subplots(nrows=4, ncols=2, figsize=(10, 7))
for r in range(4):
    for c in range(2):
        ax[r,c].plot(t,x1,label='preliminary 1')
        ax[r,c].plot(t,x2,label='preliminary 2')
        ax[r,c].plot(t,x3,label='trial 1, result 1')
        ax[r,c].plot(t,x4,label='trial 1, result 2')
        ax[r,c].plot(t,x5,label='trial 1, result 6')
        ax[r,c].plot(t,x6,label='trial 4, result 1')
        ax[r,c].plot(t,x7,label='trial 12, result 2')
        ax[r,c].plot(t,x8,label='trial 15, result 2')
ax[0,1].legend(loc='best', bbox_to_anchor = (0.3, -1.1, 1.2, 2))        
plt.tight_layout()
plt.savefig('myfig.png')
plt.show()

针对这个问题，我整理了几个高效的解决方案，你可以根据自己的需求选择：

解决方案一：改用constrained_layout（最省心） #

constrained_layout是Matplotlib后续推出的布局工具，比tight_layout的算法更智能，能自动识别并处理图例、颜色条这类超出子图范围的元素，不用手动调整参数。你只需要在创建子图时加上这个参数即可：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(-5,5,100)
x1 = np.sin(t)
x2 = np.cos(t)
x3 = np.sin(2*t)
x4 = np.cos(2*t)
x5 = 2*np.sin(t)
x6 = 2*np.cos(t)
x7 = np.sin(0.5*t)
x8 = np.cos(0.5*t)

# 创建子图时启用constrained_layout
fig, ax = plt.subplots(nrows=4, ncols=2, figsize=(10, 7), constrained_layout=True)
for r in range(4):
    for c in range(2):
        ax[r,c].plot(t,x1,label='preliminary 1')
        ax[r,c].plot(t,x2,label='preliminary 2')
        ax[r,c].plot(t,x3,label='trial 1, result 1')
        ax[r,c].plot(t,x4,label='trial 1, result 2')
        ax[r,c].plot(t,x5,label='trial 1, result 6')
        ax[r,c].plot(t,x6,label='trial 4, result 1')
        ax[r,c].plot(t,x7,label='trial 12, result 2')
        ax[r,c].plot(t,x8,label='trial 15, result 2')
# 调整图例位置为子图正下方，分多列显示更紧凑
ax[0,1].legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.3), ncol=4)        
plt.savefig('myfig.png')
plt.show()

解决方案二：创建全局图例（适合子图图例一致的场景） #

如果所有子图的图例内容都相同，完全可以只创建一个全局图例，放在整个画布的底部，这样就不会干扰子图的布局空间，整体也更整洁：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(-5,5,100)
x1 = np.sin(t)
x2 = np.cos(t)
x3 = np.sin(2*t)
x4 = np.cos(2*t)
x5 = 2*np.sin(t)
x6 = 2*np.cos(t)
x7 = np.sin(0.5*t)
x8 = np.cos(0.5*t)

fig, ax = plt.subplots(nrows=4, ncols=2, figsize=(10, 7))
# 先绘制所有曲线，从第一个子图获取图例的句柄和标签
lines, labels = ax[0,0].get_legend_handles_labels()
for r in range(4):
    for c in range(2):
        ax[r,c].plot(t,x1)
        ax[r,c].plot(t,x2)
        ax[r,c].plot(t,x3)
        ax[r,c].plot(t,x4)
        ax[r,c].plot(t,x5)
        ax[r,c].plot(t,x6)
        ax[r,c].plot(t,x7)
        ax[r,c].plot(t,x8)
# 创建全局图例，放在画布底部中央，分4列显示
fig.legend(lines, labels, loc='lower center', ncol=4, bbox_to_anchor=(0.5, -0.05))
# 用tight_layout的rect参数给底部图例留出空间
plt.tight_layout(rect=[0, 0.1, 1, 1])
plt.savefig('myfig.png')
plt.show()

解决方案三：手动让tight_layout识别图例 #

如果你必须坚持使用tight_layout，可以把图例对象作为额外元素传给它，让布局算法计算时把图例的空间也考虑进去，避免出现多余的空白：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(-5,5,100)
x1 = np.sin(t)
x2 = np.cos(t)
x3 = np.sin(2*t)
x4 = np.cos(2*t)
x5 = 2*np.sin(t)
x6 = 2*np.cos(t)
x7 = np.sin(0.5*t)
x8 = np.cos(0.5*t)

fig, ax = plt.subplots(nrows=4, ncols=2, figsize=(10, 7))
for r in range(4):
    for c in range(2):
        ax[r,c].plot(t,x1,label='preliminary 1')
        ax[r,c].plot(t,x2,label='preliminary 2')
        ax[r,c].plot(t,x3,label='trial 1, result 1')
        ax[r,c].plot(t,x4,label='trial 1, result 2')
        ax[r,c].plot(t,x5,label='trial 1, result 6')
        ax[r,c].plot(t,x6,label='trial 4, result 1')
        ax[r,c].plot(t,x7,label='trial 12, result 2')
        ax[r,c].plot(t,x8,label='trial 15, result 2')
# 保存图例对象
leg = ax[0,1].legend(loc='best', bbox_to_anchor=(0.3, -1.1, 1.2, 2))        
# 将图例传入tight_layout的bbox_extra_artists参数
plt.tight_layout(bbox_extra_artists=[leg])
plt.savefig('myfig.png')
plt.show()

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Medulla Oblongata