matplotlib ax 到图形范围 - 删除空白、边框、geopandas 地图绘图的所有内容

Question

我正在寻找一种使用 matplotlib 进行无缝地图图像绘制的解决方案。当前的代码运行良好且稳定，但是，它在左侧和底部留下了空白。我想删除这个空白，但不知道如何。

我的示例代码：

import geopandas
from seaborn import despine
from pandas import read_csv
import matplotlib.pyplot as plt

# read data and shapefile
geo_path = 'shapefiles/ne_10m_admin_0_countries.shp'
df = read_csv('UNpopEstimates2100.csv')
world = geopandas.read_file(geo_path)

# specifiy what is to be plotted
cm = 'Greys'
world['2015'] = df['2015']

# set plot environment
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1)

world.plot(ax=ax, column='2015', cmap=cm, scheme='quantiles')

plt.savefig('sample.png', bbox_inches='tight', tight_layout=True, pad_inches=0, frameon=None)

样本.png

我想删除带有标记空白的 smaple.png

我遵循了Matplotlib's Tight Layout Guide、machinelearningplus.com、Removingwhite padding from graph on Reddit以及其他几个 stackoverflow 帖子中的教程，即

Matplotlib 散点图 - 删除白色填充，

Matplotlib：获取子图来填充图形，

Matplotlib 绘图：删除轴、图例和空格，

删除 matplotlib 中保存的图像周围的空白

和

matplotlib绘图仅用数据点填充图形，没有边框，标签，轴，

我缺少什么？

---

编辑 - 提供具有非现实数据的可重现版本，但问题保持不变 - 如何消除绘图周围的空白？

我是 Geopandas 的新手，所以我不确定如何重新创建地理数据框，但是，它有内置的数据集。

world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world['2015'] = np.random.uniform(low=1., high=100., size=(177,))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1)

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

plt.savefig('sample.png')

Answer 1

首先，使用不同的 geopandas 版本时存在差异。人们可能应该确保至少使用 geopandas 0.4 以使地图具有正确的宽高比。

下一步需要删除轴内的填充。这可以使用命令来完成ax.margins(0)。

现在，这将导致一个方向上出现一些空白（在本例中为顶部和底部）。一种选择是将图形缩小到轴的范围。

import numpy as np
import matplotlib; print(matplotlib.__version__)
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas; print(geopandas.__version__)

world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world['2015'] = np.random.uniform(low=1., high=100., size=(177,))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

ax.margins(0)
ax.apply_aspect()
bbox = ax.get_window_extent().inverse_transformed(fig.transFigure)
w,h = fig.get_size_inches()
fig.set_size_inches(w*bbox.width, h*bbox.height)

plt.savefig('sample.png')
plt.show()

这样做的好处是图形的物理尺寸确实适合轴；因此无论是显示在屏幕上还是保存为图像，结果都是相同的。

相反，如果目标只是保存没有空格的图形，您可以使用参数bbox_inches并savefig提供轴的实际范围（以英寸为单位）。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

ax.margins(0)
ax.apply_aspect()
bbox = ax.get_window_extent().inverse_transformed(fig.dpi_scale_trans)

plt.savefig('sample.png', bbox_inches=bbox)

最后，可以使用 自动化上述操作bbox_inches='tight'。但是，为了使该'tight'选项正常工作，需要确保轴周围没有刻度线和标签，否则会增加间距。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')

world.plot(ax=ax, column='2015', scheme='quantiles')

ax.margins(0)
ax.tick_params(left=False, labelleft=False, bottom=False, labelbottom=False)

plt.savefig('sample.png', bbox_inches="tight", pad_inches=0)

在上述所有三种情况下，结果数字将是