我正在编写一个快速而肮脏的脚本来动态生成绘图。我使用下面的代码(来自Matplotlib文档)作为起点:
from pylab import figure, axes, pie, title, show
# Make a square figure and axes
figure(1, figsize=(6, 6))
ax = axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
fracs = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.05, 0, 0)
pie(fracs, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
title('Raining Hogs and Dogs', bbox={'facecolor': '0.8', 'pad': 5})
show() # Actually, don't show, just save to foo.png
我不想在GUI上显示绘图,相反,我想将绘图保存到文件(例如foo.png),因此,例如,它可以在批处理脚本中使用。我怎么做?
虽然问题已得到解答,但我想在使用matplotlib.pyplot.savefig时添加一些有用的提示。文件格式可以通过扩展名指定:
from matplotlib import pyplot as plt
plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.pdf')
将分别给出栅格化或矢量化输出,两者都可能有用。此外,你会发现pylab
在图像周围留下了一个慷慨的,通常是不受欢迎的空白空间。删除它:
savefig('foo.png', bbox_inches='tight')
你可以这样做:
plt.show(hold=False)
plt.savefig('name.pdf')
并且记得在关闭GUI图之前让savefig完成。这样您就可以预先看到图像。
或者,您可以使用plt.show()
查看它然后关闭GUI并再次运行脚本,但这次用plt.show()
替换plt.savefig()
。
或者,您可以使用
fig, ax = plt.figure(nrows=1, ncols=1)
plt.plot(...)
plt.show()
fig.savefig('out.pdf')
如果像我一样使用Spyder IDE,则必须禁用交互模式:
plt.ioff()
(此命令随科学启动自动启动)
如果要再次启用它,请使用:
plt.ion()
解决方案 :
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
plt.figure()
ts.plot()
plt.savefig("foo.png", bbox_inches='tight')
如果您确实想要显示图像以及保存图像,请使用:
%matplotlib inline
在import matplotlib
之后
根据问题Matplotlib (pyplot) savefig outputs blank image。
有一点需要注意:如果你使用plt.show
它应该在plt.savefig
之后,或者你会给出一个空白图像。
一个详细的例子:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, title):
plt.plot(lst_iter, lst_loss, '-b', label='loss')
plt.plot(lst_iter, lst_acc, '-r', label='accuracy')
plt.xlabel("n iteration")
plt.legend(loc='upper left')
plt.title(title)
plt.savefig(title+".png") # should before plt.show method
plt.show()
def test_draw():
lst_iter = range(100)
lst_loss = [0.01 * i + 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
# lst_loss = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
lst_acc = [0.01 * i - 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
# lst_acc = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, "sgd_method")
if __name__ == '__main__':
test_draw()
#write the code for the plot
plt.savefig("filename.png")
该文件将保存在与运行的python / Jupyter文件相同的目录中
import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("image.png")
在Jupyter Notebook中,您必须删除plt.show()
并将plt.savefig()
与其余的plt-code一起添加到一个单元格中。图像仍将显示在笔记本中。
鉴于今天(在提出这个问题时不可用)很多人使用Jupyter Notebook作为python控制台,有一种非常简单的方法来保存.png
的情节,只需从Jupyter Notebook调用matplotlib
的pylab
类,绘制图形'内联'jupyter单元格,然后将该图形/图像拖动到本地目录。不要忘记第一行的%matplotlib inline
!
除了上面的那些,我添加了__file__
的名称,所以图片和Python文件得到相同的名称。我还添加了一些让它看起来更好的参数:
# Saves a PNG file of the current graph to the folder and updates it every time
# (nameOfimage, dpi=(sizeOfimage),Keeps_Labels_From_Disappearing)
plt.savefig(__file__+".png",dpi=(250), bbox_inches='tight')
# Hard coded name: './test.png'
最后的提示找到了HERE。
您可以使用任何扩展名(png,jpg等)以及所需的分辨率保存图像。这是一个保存你的身材的功能。
import os
def save_fig(fig_id, tight_layout=True, fig_extension="png", resolution=300):
path = os.path.join(IMAGES_PATH, fig_id + "." + fig_extension)
print("Saving figure", fig_id)
if tight_layout:
plt.tight_layout()
plt.savefig(path, format=fig_extension, dpi=resolution)
'fig_id'是您想要保存身材的名称。希望能帮助到你:)
正如其他人所说,plt.savefig()
或fig1.savefig()
确实是保存图像的方式。
但是我发现在某些情况下(例如,Spyder有plt.ion()
:交互模式= On),总会显示数字。我通过在巨型循环中强制关闭图形窗口来解决这个问题,所以在循环期间我没有一百万个开放数字:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots( nrows=1, ncols=1 ) # create figure & 1 axis
ax.plot([0,1,2], [10,20,3])
fig.savefig('path/to/save/image/to.png') # save the figure to file
plt.close(fig) # close the figure
解决方案是:
pylab.savefig('foo.png')
刚刚在MatPlotLib文档中找到了这个链接,正好解决了这个问题:http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generate-images-without-having-a-window-appear
他们说防止数字弹出的最简单方法是使用非交互式后端(例如Agg),通过matplotib.use(<backend>)
,例如:
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('myfig')
我个人更喜欢使用plt.close( fig )
,从那以后你可以选择隐藏某些数字(在循环中),但仍然显示循环后数据处理的数字。它可能比选择非交互式后端要慢 - 如果有人测试过那么会很有趣。
更新:对于Spyder,你通常不能以这种方式设置后端(因为Spyder通常会提前加载matplotlib,阻止你使用matplotlib.use()
)。
相反,使用plt.switch_backend('Agg')
,或关闭Spyder首选项中的“启用支持”并自行运行matplotlib.use('Agg')
命令。
如果您不喜欢“当前”图的概念,请执行以下操作:
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread("src.png")
mpimg.imsave("out.png", img)
其他答案都是正确的。但是,我有时会发现我想稍后打开图形对象。例如,我可能想要更改标签大小,添加网格或进行其他处理。在一个完美的世界中,我只需重新运行生成绘图的代码,并调整设置。唉,世界并不完美。因此,除了保存为PDF或PNG之外,我还添加:
with open('some_file.pkl', "wb") as fp:
pickle.dump(fig, fp, protocol=4)
像这样,我可以稍后加载图形对象并操纵设置。
我还为堆栈中的每个函数/方法写出了包含源代码和locals()
字典的堆栈,以便稍后我可以准确地告诉生成该图的内容。
注意:要小心,因为有时这种方法会产生巨大的文件。
在使用plot()和其他函数创建所需内容之后,您可以使用这样的子句在绘制到屏幕或文件之间进行选择:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(4, 5)) # size in inches
# use plot(), etc. to create your plot.
# Pick one of the following lines to uncomment
# save_file = None
# save_file = os.path.join(your_directory, your_file_name)
if save_file:
plt.savefig(save_file)
plt.close(fig)
else:
plt.show()
import datetime
import numpy as np
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt
# Create the PdfPages object to which we will save the pages:
# The with statement makes sure that the PdfPages object is closed properly at
# the end of the block, even if an Exception occurs.
with PdfPages('multipage_pdf.pdf') as pdf:
plt.figure(figsize=(3, 3))
plt.plot(range(7), [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], 'r-o')
plt.title('Page One')
pdf.savefig() # saves the current figure into a pdf page
plt.close()
plt.rc('text', usetex=True)
plt.figure(figsize=(8, 6))
x = np.arange(0, 5, 0.1)
plt.plot(x, np.sin(x), 'b-')
plt.title('Page Two')
pdf.savefig()
plt.close()
plt.rc('text', usetex=False)
fig = plt.figure(figsize=(4, 5))
plt.plot(x, x*x, 'ko')
plt.title('Page Three')
pdf.savefig(fig) # or you can pass a Figure object to pdf.savefig
plt.close()
# We can also set the file's metadata via the PdfPages object:
d = pdf.infodict()
d['Title'] = 'Multipage PDF Example'
d['Author'] = u'Jouni K. Sepp\xe4nen'
d['Subject'] = 'How to create a multipage pdf file and set its metadata'
d['Keywords'] = 'PdfPages multipage keywords author title subject'
d['CreationDate'] = datetime.datetime(2009, 11, 13)
d['ModDate'] = datetime.datetime.today()
我使用了以下内容:
import matplotlib.pyplot as plt
p1 = plt.plot(dates, temp, 'r-', label="Temperature (celsius)")
p2 = plt.plot(dates, psal, 'b-', label="Salinity (psu)")
plt.legend(loc='upper center', numpoints=1, bbox_to_anchor=(0.5, -0.05), ncol=2, fancybox=True, shadow=True)
plt.savefig('data.png')
plt.show()
f.close()
plt.close()
我发现在保存图形后使用plt.show非常重要,否则它将无法正常工作.figure exported in png