解决Matplotlib子图变形：通过调整画布大小自适应子图布局

一只小鹿

发布时间：2026-10-15| 5人浏览过

原创

本文介绍在Matplotlib中绘制多个子图时，因子图数量少导致图像拉伸变形的常见问题。核心解决方案是保持子图不变，通过增大整体画布（figure）尺寸，使子图根据新画布大小自适应显示，从而避免图像变形。

此前曾遇到此问题，一直未及整理，现于夜间进行总结。

问题

阅读此文者应已掌握Matplotlib中pyplot的基本绘图功能。

例如生成如下单图。

同时，你也应熟悉如何控制单个图形（figure）的尺寸，例如设定为8x6。

fig3 = plt.figure(figsize=(8,6))

随着学习深入，常需将多张图置于同一画布以进行对比，即在一个画布上绘制多个子图，效果如上图所示。

这通常通过subplot实现。

#展示一下数据
fig = plt.figure(figsize=(15,7))
 
fig1 = plt.subplot(231)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Income'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Income VS Price')
 
fig2 = plt.subplot(232)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area House Age'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Age VS Price')
 
fig3 = plt.subplot(233)
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Number of Rooms'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Number VS Price')
 
fig4 = plt.subplot(234)
plt.scatter(data.loc[:,'Area Population'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('Population VS Price')
 
fig5 = plt.subplot(235)
plt.scatter(data.loc[:,'size'],data.loc[:,'Price'])
plt.title('size VS Price')
plt.show()

目前看来图形似乎无异常，但问题在于当子图数量较少时，整个图形可能发生变形，出现如下情况。

这并非预期效果，我们期望图形保持比例不被拉长。然而，直接通过subplot生成的子图似乎难以直接修改大小，且网上提供的部分解决方案较为繁琐。

简便的解决方法

将两个子图置于同一画布中，即使子图本身无法直接调整大小，通过改变外部画布的尺寸，子图即可根据新画布大小自适应显示。

针对该图。

其原始代码为。

fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
 
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
 
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
 
plt.title("labled data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()

可见，fig6和fig7均直接使用subplot生成，因此导致变形。

修改后的代码应如下所示。

对应代码：

fig = plt.figure(figsize=(11,4))
fig6 = plt.subplot(121)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==0],X.loc[:,'V2'][y_corrected==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==1],X.loc[:,'V2'][y_corrected==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y_corrected==2],X.loc[:,'V2'][y_corrected==2])
 
plt.title("corrected data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
 
fig7 = plt.subplot(122)
label0 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==0],X.loc[:,'V2'][y==0])
label1 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==1],X.loc[:,'V2'][y==1])
label2 = plt.scatter(X.loc[:,'V1'][y==2],X.loc[:,'V2'][y==2])
 
plt.title("labled data")
plt.xlabel('V1')
plt.ylabel('V2')
plt.legend((label0,label1,label2),('label0','label1','label2'))
plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1])
plt.show()

相较于原代码，仅增加了第一行的操作，设定合适的画布大小即可方便地动态调整子图。