plt.savefig en Python: bbox_inches, DPI y etiquetas cortadas

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Amber de Ligt

Publicado el 17/11/2025

Actualizado el 25/5/2026

Si necesitas guardar una figura con Matplotlib, empieza con fig.savefig("plot.png", dpi=300, bbox_inches="tight"). En los datos de búsqueda de esta página aparecen sobre todo consultas como plt.savefig, plt savefig, bbox_inches y plt.tight_layout() para que sirve, así que esta versión en español prioriza una referencia práctica, no una traducción larga de la documentación oficial.

Aquí verás cuándo usar bbox_inches='tight', cuándo conviene layout="constrained", cómo evitar imágenes en blanco después de plt.show(), y cómo elegir DPI, PNG, SVG o PDF.

Referencia rápida de savefig

fig.savefig(
    "plot.png",
    dpi=300,
    bbox_inches="tight",
    pad_inches=0.1,
)

Imagen en blanco después de plt.show(): guarda antes de mostrar

En muchos scripts, plt.show() puede cerrar o desregistrar la figura actual. Si llamas a plt.savefig() después, Matplotlib puede guardar una figura nueva y vacía.

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
fig.savefig("chart.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.show()

🧠 Por Qué Ocurre Esto

Matplotlib no amplía automáticamente el lienzo de la figura cuando las etiquetas se extienden más allá de los ejes. Las causas habituales incluyen:

• Expresiones estilo LaTeX que generan símbolos altos
• Valores grandes de fontsize
• Etiquetas de ticks largas o rotadas
• Cuadrículas de subplots muy ajustadas

Ejemplo:

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure()
plt.ylabel(r'$\ln\left(\frac{x_a-x_b}{x_a-x_c}\right)$')
plt.xlabel(r'$\ln\left(\frac{x_a-x_d}{x_a-x_e}\right)$', fontsize=50)
plt.title('Example with matplotlib 3.4.2\nLabel clipping example')
plt.show()

La etiqueta del eje Y es visible, pero la del eje X a menudo queda cortada en la figura guardada.

✅ 1. Mejor Solución Moderna (Recomendada): Usar layout="constrained"

En Matplotlib actual, una forma clara de activar el layout recomendado es:

fig, ax = plt.subplots(layout="constrained")

Ejemplo:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), layout="constrained")
ax.set_xlabel("Very long bottom label that usually gets clipped", fontsize=16)
ax.set_ylabel("Tall math label:\n$\\frac{x_a - x_b}{x_c}$")
fig.savefig("figure.png")

✔ Ventajas

• Moderno y estable
• Funciona mejor que tight_layout()
• Funciona bien con colorbars, leyendas y subplots

⚠ Inconvenientes

• Un poco más lento en cuadrículas grandes de subplots

Si estás escribiendo código nuevo con Matplotlib, esta debería ser tu opción por defecto.

✅ 2. Ajustar Márgenes Manualmente con subplots_adjust

Sigue siendo un método sencillo y efectivo:

plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

O sobre la figura:

plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.18)

Aumenta el valor del margen hasta que las etiquetas dejen de solaparse o cortarse.

✅ 3. Usar tight_layout() (Más Antiguo pero Aún Útil)

tight_layout() ajusta automáticamente el relleno:

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(8, 6))
for ax in axes.flatten():
    ax.set_xlabel("Example X label")
    ax.set_ylabel("Example Y label")
 
plt.tight_layout()
plt.show()

Notas

• Bueno para gráficas sencillas
• Puede tener problemas con leyendas y colorbars
• layout="constrained" es ahora la solución preferida

✅ 4. Guardar con bbox_inches="tight" (Muy Buen Arreglo Rápido)

Una solución muy usada para el recorte:

plt.savefig("myfile.png", bbox_inches="tight")

Cuándo usarlo

• Arreglo rápido sin modificar el layout
• Asegura que todo lo que aparece en pantalla también aparezca en el archivo

✅ 5. Activar Distribución Automática con rcParams

Si quieres una solución permanente que se aplique a todas las gráficas:

Actualizar rcParams en tiempo de ejecución:

from matplotlib import rcParams
rcParams.update({"figure.autolayout": True})

O configurar matplotlibrc:

figure.autolayout : True

Esto ayuda a garantizar resultados consistentes entre distintas máquinas.

📌 Tabla Resumen: ¿Qué Método Debería Usar?

💡 Consejos Extra para Figuras Perfectas

✔ Usar mayor DPI para reducir problemas con etiquetas largas

plt.savefig("fig.png", dpi=200, bbox_inches="tight")

✔ Evitar tamaños de fuente enormes salvo que sean necesarios

Las fuentes muy grandes aumentan la probabilidad de recorte.

✔ Para colorbars: usa constrained_layout

Funciona notablemente mejor que tight_layout.

📊 Crea Visualizaciones sin Ajustar Layout Manualmente (PyGWalker)

Si usas Matplotlib principalmente para visualizar DataFrames, puede que no necesites ajustar layouts manualmente.

Puedes simplemente:

• Cargar tu DataFrame
• Arrastrar y soltar campos
• Generar gráficas al instante

Usando PyGWalker, una herramienta de visualización open-source:

(opens in a new tab)

Así se usa:

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

O pruébalo online:

Kaggle	Google Colab	GitHub

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo uso plt.savefig para que no corte etiquetas? Guarda con bbox_inches='tight': plt.savefig("plot.png", dpi=300, bbox_inches="tight"). Para código nuevo, crea la figura con layout="constrained".

2. ¿Para qué sirve bbox_inches="tight"? Recalcula el área que se guarda para incluir etiquetas, títulos, leyendas y anotaciones que quedan fuera de los ejes.

3. ¿Cuándo conviene layout="constrained" en vez de bbox_inches='tight'? Usa layout="constrained" al crear figuras nuevas, sobre todo con subplots, colorbars o leyendas. Usa bbox_inches='tight' como arreglo rápido en el momento de exportar.

4. ¿Por qué plt.savefig guarda una imagen en blanco después de plt.show()? En algunos backends, plt.show() cierra o desregistra la figura actual. Guarda primero con fig.savefig(...) o plt.savefig(...), y después llama a plt.show().

5. ¿Qué DPI debería usar en savefig? Usa 150 DPI para web o presentaciones, 300 DPI para informes e impresión, y SVG/PDF si necesitas gráficos vectoriales.

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