Matplotlib是Python中的一個庫，它是數字的-NumPy庫的數學擴展。 Figure模塊提供了頂層Artist，即Figure，其中包含所有繪圖元素。此模塊用於控製所有圖元的子圖和頂層容器的默認間距。
matplotlib.figure.Figure.tight_layout()方法
matplotlib庫的tight_layout()方法圖形模塊用於自動調整子圖參數以提供指定的填充。
用法：tight_layout(self, renderer=None, pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)
參數：此方法接受下麵討論的以下參數：
- renderer:此參數是RendererBase的子類。
- pad:此參數用於在圖形邊和子圖的邊之間進行填充，以字體大小的一部分表示。
- h_pad，w_pad：這些參數用於相鄰子圖的邊之間的填充(高度/寬度)，作為字體大小的一部分。
- rect:此參數是整個子圖區域將適合的歸一化圖形坐標中的矩形。
返回值：此方法不返回任何值。
以下示例說明了matplotlib.figure中的matplotlib.figure.Figure.tight_layout()函數：
範例1：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import EngFormatter
prng = np.random.RandomState(19680801)
xs = np.logspace(1, 9, 100)
ys = (0.8 + 0.4 * prng.uniform(size = 100)) * np.log10(xs)**2
plt.xscale('log')
fig = plt.figure()
ax = fig.subplots()
formatter0 = EngFormatter(unit ='Hz')
ax.plot(xs, ys)
ax.set_xlabel('Frequency')
fig.tight_layout()
fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.tight_layout()
function Example\n\n""", fontweight ="bold")
fig.show()輸出：
範例2：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(1, 2)
x = np.arange(0.0, 2.0, 0.02)
y1 = np.sin(2 * np.pi * x)
y2 = np.exp(-x)
l1, = axs[0].plot(x, y1)
l2, = axs[0].plot(x, y2, marker ='o')
y3 = np.sin(4 * np.pi * x)
y4 = np.exp(-2 * x)
l3, = axs[1].plot(x, y3, color ='tab:green')
l4, = axs[1].plot(x, y4, color ='tab:red', marker ='o')
fig.legend((l1, l2), ('Line 1', 'Line 2'), 'upper left')
fig.legend((l3, l4), ('Line 3', 'Line 4'), 'upper right')
fig.tight_layout()
fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.tight_layout()
function Example\n\n""", fontweight ="bold")
fig.show()輸出：
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自SHUBHAMSINGH10大神的英文原創作品 Matplotlib.figure.Figure.tight_layout() in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。