解决python绘图使用subplots出现标题重叠的问题

先上图

遇到的问题

使用plt.subplots(2，2)绘图时，子图的标题和上图重叠，影响观感：

源代码：

import numpy as np
from scipy import signal
from skimage import data
from matplotlib import pyplot as plt

# 定义二维灰度图像的空间滤波函数
def correl2d(img, window):
	# 使用滤波器实现图像的空间相关
	# mode = "same"表示输出尺寸等于输入尺寸
	# boundary = "fill"表示滤波前，用常量值填充原始图像的边缘，默认常量值为0
	s = signal.correlate2d(img, window, mode="same", boundary="fill")
	return s.astype(np.uint8)
# img为原始图像
img = data.camera()
# 3*3盒状滤波模板
window_1 = np.ones((3, 3))/(3 ** 2)
# 5*5盒状滤波模板
window_2 = np.ones((5, 5))/(5 ** 2)
# 9*9盒状滤波模板
window_3 = np.ones((9, 9))/(9 ** 2)
# 生成滤波结果
new_img_1 = correl2d(img, window_1)
new_img_2 = correl2d(img, window_2)
new_img_3 = correl2d(img, window_3)
# 显示图像
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 中文
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].imshow(img, cmap="gray")
axs[0, 0].set_title("摄影师原图")
axs[0, 1].imshow(new_img_1, cmap="gray")
axs[0, 1].set_title("3*3盒状滤波模板")
axs[1, 0].imshow(new_img_2, cmap="gray")
axs[1, 0].set_title("5*5盒状滤波模板")
axs[1, 1].imshow(new_img_3, cmap="gray")
axs[1, 1].set_title("9*9盒状滤波模板")
plt.show()

解决方法

方法1：在plt.show() 之前添加一句：

plt.tight_layout()

函数原型：

matplotlib.pyplot.tight_layout(*, pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)

作用：调整subplots子图见的间距

Adjust the padding between and around subplots.

参数：

参考官方文档：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.tight_layout.html#matplotlib.pyplot.tight_layout

部分代码：

# 显示图像
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 中文
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].imshow(img, cmap="gray")
axs[0, 0].set_title("摄影师原图")
axs[0, 1].imshow(new_img_1, cmap="gray")
axs[0, 1].set_title("3*3盒状滤波模板")
axs[1, 0].imshow(new_img_2, cmap="gray")
axs[1, 0].set_title("5*5盒状滤波模板")
axs[1, 1].imshow(new_img_3, cmap="gray")
axs[1, 1].set_title("9*9盒状滤波模板")
plt.tight_layout()
plt.show()

方法1测试结果：

方法2：在subplots中设置figsize

fig, axs = plt.subplots(2, 2,figsize=(6, 15))

# 显示图像
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 中文
# 设置figsize，防止图片重叠
fig, axs = plt.subplots(2, 2,figsize=(6, 15))
axs[0, 0].imshow(img, cmap="gray")
axs[0, 0].set_title("摄影师原图")
axs[0, 1].imshow(new_img_1, cmap="gray")
axs[0, 1].set_title("3*3盒状滤波模板")
axs[1, 0].imshow(new_img_2, cmap="gray")
axs[1, 0].set_title("5*5盒状滤波模板")
axs[1, 1].imshow(new_img_3, cmap="gray")
axs[1, 1].set_title("9*9盒状滤波模板")

方法2测试结果：

参考

[1]https://blog.csdn.net/txh3093/article/details/106401484

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原文链接：https://blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/116047790