Suppression de la bordure blanche autour d'une image lors de l'utilisation de matplotlib sans enregistrer l'image

Peu importe que vous sauvegardiez la figure ou non. Deux conditions doivent être remplies pour ne pas avoir d'espace blanc autour d'une image.

1. Marges des figures

Vous ne devez avoir aucun espace entre les axes et le bord de la figure. Ceci peut être réalisé en définissant les paramètres de sous-tracé

fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(0,0,1,1)

ou en réglant manuellement la position des axes

fig= plt.figure()
fig.add_axes([0,0,1,1])

Cette dernière est l'approche que vous avez adoptée dans la question, donc cette partie est très bien.

2. L'aspect de la figure

Les images sont affichées avec un aspect égal, ce qui signifie que chaque pixel est au carré. Ceci est généralement souhaité pour les images, mais cela conduit à des axes ne s'étendant pas dans les deux directions de manière égale.
Le problème auquel vous faites face ici est dû au fait que la figure a un aspect différent de l'image.

Supposons que vous ayez une image de forme (n,m)( mpixels de large, npixels de haut); alors la condition nécessaire pour ne pas avoir d'espace autour de votre image est que

n/m == h/w

où w, hsont respectivement la largeur et la hauteur de la figure.

Ainsi, vous pouvez directement définir la taille de la figure sur la forme du tableau multipliée par le dpi,

fig, ax = plt.subplots(figsize=(m*100,n*100), dpi=100)

ou tout autre multiple au cas où vous n'auriez pas besoin d'avoir un pixel par pixel dans la sortie. Dans le cas où vous ne vous souciez pas du tout de la taille de la figure, mais avez toujours besoin d'une figure avec le même aspect que l'image que vous pouvez utiliserfigaspect

figsize=plt.figaspect(image)

Pour fournir un exemple de travail complet ici, ce qui suit crée une figure avec une image qui n'a pas d'espace autour d'elle.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.random.rand(5,3)

fig, ax = plt.subplots(figsize=plt.figaspect(a))
fig.subplots_adjust(0,0,1,1)
ax.imshow(a)

plt.show()