matplotlib.pyplot.savefig(fname, dpi=None, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1, format=None, transparent=False, **kwargs) fname: 字符串,表示保存的文件名(包括文件路径)。 dpi: 整数,表示图像的分辨率(每英寸点数)。默认为rcParams['savefig.dpi'],通常为100。 bbox_inches: 字符串或Bbox类,表示...
format保存格式 bbox_inches="tight"图片与画布紧密排布 print(fig.canvas.get_supported_filetypes())## 查看支持保存格式fig.savefig("test.pdf",format="pdf",bbox_inches="tight",transparent=False){'ps':'Postscript','eps':'Encapsulated Postscript','pdf':'Portable Document Format','pgf':'PGF co...
将bbox_inches参数设置为'tight'就可以解决这个问题了,这个参数的意思是指定要导出的图框位置,设置为tight可以理解为自适应地找到一个能包含所有元素的框,代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([5, 4, 3, 2, 1]) plt.bar...
利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件。 Plt.savefig(‘figpath.svg’, dpi = 400, bbox_inches = ‘tight’ ) #文件类型是通过文件扩展名推断出来的,可以保存为.pdf. Dpi是 ‘每英寸点数’分辨率,bbox_inches可以剪除当前图表周围的空白部分 保存到了一个.pdf的文件中。 Figure.savefig有一下选项: Fnam...
plt.savefig()有一个参数为bbox_inches,将此参数设置为bbox_inches="tight"时,说是可删除图片边缘空格,我实验了一下,确实会使保存的图片有些许变化。可实验操作一下。 还有一点需要注意,如果未设置图片的大小,则保存的图片与show()的图片会有差异。因此如果想将保存的图片与show()出来的图片大小一样,需要提前...
numticks=15)")axs[7].set_xlim(10**3,10**10)axs[7].set_xscale('log')axs[7].xaxis.set_major_locator(ticker.LogLocator(base=10,numticks=15))plt.tight_layout()plt.savefig(r'F:\DataCharm\学术图表绘制\Python-matplotlib\matplotlib_locators',width=6,height=4,dpi=900,bbox_inches='tight...
如果你想将图例作为图表的一部分保存,可以在保存图表时设置bbox_inches参数。这将确保图例被包括在保存的图像中。 plt.savefig('chart.png', bbox_inches='tight') 通过以上方法,你可以在Python的Matplotlib库中轻松添加和定制图例,使你的图表更加清晰和易于理解。 希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用Matplotlib的...
matplotlib savefig 图像大小,bbox_inches='tight'问题描述 投票:0回答:2我必须制作一个矢量图,我只想看到没有轴、标题等的向量,所以这是我尝试做的方法: pyplot.figure(None, figsize=(10, 16), dpi=100) pyplot.quiver(data['x'], data['y'], data['u'], data['v'], pivot='tail', units='...
bbox_inches:保存图形时包含的区域范围。默认值为’tight’,表示仅保存图形的必要部分。也可以设置为一个四元组,指定具体的区域范围。 pad_inches:在图形的边界周围添加额外的空白区域。默认值为0.1,可以根据需要调整。 三、实际应用示例 下面是一个使用savefig()方法保存图形的简单示例: import matplotlib.pyplot as...
plt.savefig('./test.png', bbox_inches='tight') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 5 x轴y轴标签设置 y轴标签水平显示 使用rotation进行旋转、labelpad进行平移 #1 x = np.random.random((256,256)) plt.figure() plt.imshow(x,cmap='gray') ...