参考：https://www.imooc.com/article/296147
Matplotlib库基础分析——自动调整函数tight_layout()
在matplotlib中，轴Axes的位置以标准化图形坐标指定，可能发生的情况是轴标签、标题、刻度标签等等会超出图形区域，导致显示不全。Matplotlib v1.1 引入了一个新的命令tight_layout()，作用是自动调整子图参数，使之填充整个图像区域。
调用plt.show()函数时会自动运行tight_layout()函数，如下所示：
def show(self): self.figure.tight_layout() FigureCanvasAgg.draw(self) if PORT is None: return if matplotlib.__version__ < '1.2': buffer = self.tostring_rgb(0, 0) else: buffer = self.tostring_rgb() if len(set(buffer)) <= 1: # do not plot empty return render = self.get_renderer() width = int(render.width) plot_index = index if os.getenv("PYCHARM_MATPLOTLIB_INTERACTIVE", False) else -1 try: sock = socket.socket() sock.connect((HOST, PORT)) sock.send(struct.pack('>i', width)) sock.send(struct.pack('>i', plot_index)) sock.send(struct.pack('>i', len(buffer))) sock.send(buffer) except OSError as _: # nothing bad. It just means, that our tool window doesn't run yet pass 我们通过以下一个例程来介绍，最终的显示效果如下所示：
fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax2 = fig.add_subplot(212) ax1.plot(np.arange(10), np.random.randint(0, 10, 10), ls='-', c='r', lw=1) ax2.plot(np.arange(10), np.random.randint(10, 20, 10), ls='-', c='y', lw=1) plt.show() 
不过很多时候会出现tight_layout()不工作的情况，比如出现以下提示：
UserWarning: This figure includes Axes that are not compatible with tight_layout, so results might be incorrect. warnings.warn("This figure includes Axes that are not compatible "
这个警告的原因是tight_layout这个函数出错了，警告语句出现的原因时axes列表为空，tight_layout()中相应的代码，如下所示：
subplotspec_list = get_subplotspec_list(self.axes) if None in subplotspec_list: cbook._warn_external("This figure includes Axes that are not " "compatible with tight_layout, so results " "might be incorrect.") 可见这个函数并不太稳定。tight_layout不起作用的时候，绘图效果如下所示，可见子图并没有填充整个图像区域。
网上搜索了下发现也有类似的情况出现，附上部分案例的截图：
接下来我们尝试下解决方法，tight_layout在plt.savefig的调用方式相对比较稳定，我们将plt.show()函数替换为plt.savefig函数，替换后会在本地另外为png图片，该图片中子图填充了整个图像区域。
plt.savefig('fig.png', bbox_inches='tight') # 替换 plt.show() ·····························
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