我对matplotlib相当陌生，正在沿着前进。也就是说，我还没有找到这个问题的明显答案。
我有一个散点图，我想按组着色，它看起来像plotting via a loop是滚动的方式。
下面是我的可重复的例子，基于上面的第一个链接：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pydataset import data

df = data('mtcars').iloc[0:10]
df['car'] = df.index

fig, ax = plt.subplots(1)
plt.figure(figsize=(12, 9))
for ind in df.index:
    ax.scatter(df.loc[ind, 'wt'], df.loc[ind, 'mpg'], label=ind)
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2)
# plt.show()
# plt.savefig('file.png')

取消注解plt.show()得到了我想要的结果：

搜索一下，好像plt.savefig()是保存文件的方法;如果我重新注解掉plt.show()并运行plt.savefig()，我会得到一个空白白色图片。This question表明这是由于在savefig()之前调用show()造成的，Another question有一个注解，建议我可以直接保存ax对象，但这切断了我的图例：

同样的问题有一个替代方案，使用fig.savefig()代替。我得到相同的切碎的图例。
有一个this question似乎是相关的，但我没有直接绘制DataFrame，所以我不知道如何应用答案（其中dtf是他们绘制的pd.DataFrame）：

plot = dtf.plot()
fig = plot.get_figure()
fig.savefig("output.png")

感谢您的任何建议。

**编辑：**为了测试下面的建议，尝试tight_layout()，我运行了这个，仍然得到一个空白的白色图像文件：

fig, ax = plt.subplots(1)
plt.figure(figsize=(12, 9))
for ind in df.index:
    ax.scatter(df.loc[ind, 'wt'], df.loc[ind, 'mpg'], label=ind)
ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2)
fig.tight_layout()
plt.savefig('test.png')