bbox_inches='tight'

### 回答1：
bbox_inches='tight'是Matplotlib中的一个参数，用于自动调整图形的边界框，使得图形中的所有内容都能够被完整地显示出来，而不会被裁剪掉。这个参数可以在保存图形时使用，例如：

plt.savefig('figure.png', bbox_inches='tight')

这样保存的图形就会自动调整边界框，使得图形中的所有内容都能够被完整地保存下来。

### 回答2：
在Matplotlib中，当我们使用plt.savefig()函数将绘制的图像保存为文件时，有时候我们会发现一些部分被裁剪掉了，这时候就可以使用bbox_inches='tight'参数进行调整。

bbox_inches('bounding box inches')参数用于控制保存的图像区域范围，其默认值为None，当我们指定为'tight'时，它会计算图像周围空白部分，使得图片尽量紧凑，将较多的留白删去，同时保证图形完整的保存。

例如，当我们要保存一个图像时，在代码中添加如下代码：

plt.savefig('test.png',bbox_inches='tight')

如果没有设置'bbox_inches'参数，那么保存的图片会有较多的空白，如下图所示：


而添加参数后（bbox_inches='tight'），则保存的图片会精确截取到绘图区域（除去真正无效的边缘），没有多余的空白，如下图所示：


值得注意的是，当保存的图像中含有文本时，它们可能会被裁剪。这时候可以选择调整图像的dpi（dots per inch），或是在导出之前调整图像的屏幕缩放比例(尤其是在笔记本电脑上使用Matplotlib的时候)。

### 回答3：
bbox_inches='tight' 是 matplotlib 中一个非常有用的参数，用于调整图形的边界框至紧凑显示图形。

在 matplotlib 中，我们可以使用 savefig 函数将图形保存为图片。在保存图片时，如果我们没有特别指定 bbox_inches 参数，则默认情况下，matplotlib 只考虑图形中的永久元素（如刻度线、图例等），而不考虑临时元素（如标题、标签等）。因此，如果图形中存在较多的临时元素，那么保存的图片将会相对较大，且留有很大的空白区域。

为了解决这个问题，我们可以使用 bbox_inches='tight' 参数来调整边界框，让它们能够完全包含图形中的所有元素，从而让图片更紧凑、更美观。具体而言，这个参数的作用是：将当前图形的边界框调整至能够尽可能地包含所有的图形元素，并删除空白区域。

举个例子，假设我们有一个简单的散点图，而且还有一个标题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

plt.scatter(x, y)
plt.title('A scatter plot')

如果我们直接保存这个图形，则可能会出现空白区域：

plt.savefig('scatter_plot.png')

结果如下所示：


可以看到，图像上方留有很大的空白区域，影响了美观度。为了解决这个问题，我们可以使用 bbox_inches='tight' 参数：

plt.savefig('scatter_plot_with_bbox.png', bbox_inches='tight')

结果如下所示：


可以看到，空白区域被删除了，结果更加紧凑、美观。值得注意的是，由于该参数会对边界框进行调整，因此可能会影响图形中的一些元素（如留白间距、坐标轴标签等），因此最好在调用该参数之前，先调整好图形的布局和样式。