根本原因是matplotlib默认布局不预留足够空间给超出绘图区的元素，导致保存时硬裁；推荐用constrained_layout=true初始化figure，并配合bbox_inches='tight'保存。
为什么 plt.savefig() 会把坐标轴标签或标题切掉？
根本原因是 Matplotlib 默认的布局算法（constrained_layout=False 且未调用 plt.tight_layout()）不会主动预留足够空间给超出绘图区域的元素，比如长的 ylabel、旋转的 xticklabels 或大字号的 suptitle。保存时直接按 figure 尺寸硬裁，就丢了。
用 plt.tight_layout() 还是 constrained_layout=True？
二者都能缓解，但行为和适用场景不同：
-
plt.tight_layout()是后处理：画完图再调整子图间距，对fig.suptitle()和fig.text()支持弱，且不能动态响应后续修改（比如改完 label 再 tight_layout 不生效） -
constrained_layout=True是布局引擎：初始化 figure 时启用，自动为所有 artists 分配空间，兼容suptitle、colorbar、多子图等复杂场景，推荐新项目首选 - 注意：
constrained_layout和plt.tight_layout()不能共用，否则报Warning: tight_layout cannot be used with constrained_layout
示例（推荐）：
fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)
保存时必须显式传参的三个关键选项
即使用了 constrained_layout，导出仍可能出问题——因为 plt.savefig() 默认忽略 figure 外围元素的实际占用。必须加：
-
bbox_inches='tight'：让保存逻辑重新计算内容边界，把所有 visible artists 包进去 -
pad_inches=0.1（可选）：在 tight 边界外再留点白边，避免贴边难看；设为0可能导致极细边线被反锯齿吃掉 -
facecolor='white'（可选）：防止透明背景在某些查看器里显示灰底，尤其导出.png时
完整写法：
plt.savefig('plot.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)
遇到 colorbar 或多子图时的特殊处理
colorbar 默认不参与 tight layout 计算，容易被切。解决方案分情况：
- 用
plt.colorbar(..., ax=ax)绑定到特定 axes，constrained_layout能自动处理 - 若用
fig.colorbar(...)创建独立 axes，需手动指定位置或用plt.tight_layout(pad=1.0)加大全局 padding - 多子图（如
plt.subplots(2, 2)）下，constrained_layout通常够用；但若某个 subplot 的ylabel特别长，可单独调ax.set_ylabel('xxx', labelpad=20)增大内边距
真正麻烦的是嵌入在 Tkinter/Qt 等 GUI 中的 figure——此时 constrained_layout 可能失效，必须退回到 plt.tight_layout() + 手动 fig.subplots_adjust() 微调。
最易被忽略的点：constrained_layout 在 figure 创建时启用才有效，运行中调 fig.set_constrained_layout(True) 不起作用；另外，plt.savefig() 必须带 bbox_inches='tight'，光靠布局参数不够。
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