Matplotlib 只保存没有空格的文本

Question

所以在python中我有以下代码，取自这个答案：

import matplotlib.pyplot as plt                                                 
import sympy                                                                    

x = sympy.symbols('x')                               
y = 1 + sympy.sin(sympy.sqrt(x**2 + 20))                                         
lat = sympy.latex(y)                                                            

#add text                                 
plt.text(0, 0.6, r"$%s$" % lat, fontsize = 50)                                  

#hide axes                                                                      
fig = plt.gca()                                                                 
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)                                         
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)                                         
plt.savefig('out.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)                                                        
plt.show()

这将打开文本并将其导出到 png 文件就好了：

但这包括框架外空白之外的空白。您将如何裁剪图像以仅导出文本，例如边界框，像这样？

Answer 1

以下不是一个完美的解决方案，但它希望能给你一些关于如何进步的想法：

import matplotlib.pyplot as plt
import sympy

x = sympy.symbols('x')
y = 1 + sympy.sin(sympy.sqrt(x**2 + 2))
lat = sympy.latex(y)

fig = plt.figure()
renderer = fig.canvas.get_renderer()
t = plt.text(0.001, 0.001, f"${lat}$", fontsize=50)
wext = t.get_window_extent(renderer=renderer)

fig.set_size_inches(wext.width / 65, wext.height / 40, forward=True)
fig.patch.set_facecolor('white')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('out.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)
plt.show()

这个想法是您可以通过使用当前渲染器获取窗口范围来确定文本的大小。然后也可以手动指定图形大小。我虽然不确定在两者之间转换的正确方法。请注意，我为图像添加了边框，以便您可以看到剩余的填充量：

作为此问题的解决方法，以下方法仅使用 Python 的 PIL 库在保存图像之前自动裁剪图像：

import io
from PIL import Image, ImageOps
import matplotlib.pyplot as plt
import sympy

x = sympy.symbols('x')
y = 5 /sympy.sqrt(1 + sympy.sin(sympy.sqrt(x**2 + 2))) 
lat = sympy.latex(y)

fig = plt.figure()
t = plt.text(0.001, 0.001, f"${lat}$", fontsize=50)

fig.patch.set_facecolor('white')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()

with io.BytesIO() as png_buf:
    plt.savefig(png_buf, bbox_inches='tight', pad_inches=0)
    png_buf.seek(0)
    image = Image.open(png_buf)
    image.load()
    inverted_image = ImageOps.invert(image.convert("RGB"))
    cropped = image.crop(inverted_image.getbbox())
    cropped.save('out.png')

裁剪后的版本如下所示：