Matplotlib 3.10.6中layout是否为subplots()的有效参数？

当前使用版本 #

• Matplotlib版本：3.10.6
• 版本验证代码：

>>> import matplotlib
>>> print ('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__))
matplotlib: 3.10.6

layout参数作用说明 #

matplotlib.pyplot.subplots()里的layout参数用于指定画布的布局管理器，核心是优化子图及元素的排版：

• 当设置为"constrained"时，布局管理器会自动调整子图间距、画布边距，确保坐标轴标签、标题、图例等元素不会重叠，整体排版紧凑美观。
• 不设置该参数时，使用默认布局，容易出现子图元素（如下方子图的x轴标签和上方子图底部）重叠的问题，空间利用率较差。

通过以下示例代码的两种运行结果（带layout="constrained"和不带）可直观看到差异：

import matplotlib.pyplot
import numpy
numpy.random.seed(10)
dt = 0.01
t = numpy.arange(0, 30, dt)
nse1 = numpy.random.randn(len(t))
nse2 = numpy.random.randn(len(t))
s1 = numpy.sin(2 * numpy.pi * 10 * t) + nse1
s2 = numpy.sin(2 * numpy.pi * 10 * t) + nse2
fig, axs = matplotlib.pyplot.subplots(2, 1, layout="constrained")
axs[0].plot(t, s1, t, s2)
axs[0].set_xlim(0, 2)
axs[0].set_xlabel('Time (s)')
axs[0].set_ylabel('s1 and s2')
axs[0].grid(True)
cxy, f = axs[1].cohere(s1, s2, NFFT=256, Fs=1. / dt)
axs[1].set_ylabel('Coherence')
matplotlib.pyplot.show()

• 带layout="constrained"的效果：子图间距适配元素大小，所有标签清晰可见、无重叠
• 不带layout参数的效果：子图间间距不足，易出现标签重叠

官方语法及参数翻译 #

Matplotlib官方文档中matplotlib.pyplot.subplots()的语法（中文翻译）：
matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, width_ratios=None, height_ratios=None, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)
参数说明：

• nrows：子图网格的行数，默认值为1
• ncols：子图网格的列数，默认值为1
• *：PEP 3102规定的仅关键字参数分隔符，分隔符前的参数可按位置传递，之后的参数必须指定参数名才能传递
• sharex：控制子图是否共享x轴，默认值为False
• sharey：控制子图是否共享y轴，默认值为False
• squeeze：是否压缩返回的子图数组维度，默认值为True（例如当nrows和ncols都为1时，返回单个Axes对象而非数组）
• width_ratios：子图列宽的比例，默认值为None（所有列宽度相等）
• height_ratios：子图行高的比例，默认值为None（所有行高度相等）
• subplot_kw：传递给subplot()函数的关键字参数字典，用于配置每个子图的属性
• gridspec_kw：传递给GridSpec构造函数的关键字参数字典，用于配置网格布局细节
• **fig_kw：传递给figure()函数的关键字参数，layout就属于这类参数，用于指定画布使用的布局管理器

内容的提问来源于stack exchange，提问作者phobia666