plt.savefig函数用于保存当前图形到指定文件中。它的语法如下: plt.savefig(filename, dpi=None, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1, quality=95) 复制代码 参数说明: filename:要保存的文件名(可以是绝对路径或相对路径)。 dpi:可选参数,指定每英寸的点数(像素数),默认为None,即使用默认分辨率。 bbox_in...
', s=40) 自动保存图片plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight') 第一个实参表示文件名,第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪...plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolors='none', s=40) 还可以使用RGB颜色模式自定义颜色。 例如,下面的代码创建一个由淡蓝色 ...
plt.savefig('figpath.png', dpi=400, bbox_inches='tight') 1. savefig并非一定要写入磁盘,也可以写入任何文件型的对象,比如BytesIO: from io import BytesIO buffer = BytesIO() plt.savefig(buffer) plot_data = buffer.getvalue() 1. 2. 3. 4. 表9-2列出了savefig的其它选项。 matplotlib配置 mat...
plt.savefig(path, dpi=200) 为了能看出来图片边缘留白部分,用了一个黑框将其框起来了,如下图所示。可以看出默认情况下图片边缘留白部分很大。 Chap.II 使用 bbox_inches 参数控制 在上面函数最后一行后面追加 plt.savefig(path, bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=200) 在这种情况下最右边的框线都...
plt.savefig(car_name[chexing]+’ TOP’+str(i+1)+’ 不良分析.jpg’,dpi=200,bbox_inches=‘tight’)。 然后我发现,一分钟只能保存出来2张图,我有十几个车型的数据需要分析,程序需要差不多3个小时才能运行完成。然后我一个一个点进行排查,发现执行plt.savefig这个语句,差不多花了43秒。
`plt.savefig`函数用于保存matplotlib创建的图表到文件,可以保存为多种图像格式,例如PNG,JPG,SVG等。该函数的基本语法格式如下: python plt.savefig(fname, dpi=None, format=None, bbox_inches='tight', kwargs) `fname`参数指定保存图像时的文件名(包含扩展名),`dpi`参数用于设置图像的分辨率,`format`参数用...
savefig(fname, dpi=None, facecolor='w', edgecolor='w', orientation='portrait', papertype=None, format=None, transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1, frameon=None, metadata=None) 参数解释: 正常保存:plt.savefig("xx.png"),也可以svg的格式进行保存 ...
ax.xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())#删除x轴刻度ax.yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())#删除y轴刻度#保存filename ='profile'+str(n) plt.savefig(filename, bbox_inches='tight', dpi=800, pad_inches =0) plt.show(dpi=1000)...
plt.savefig() 是matplotlib 中用于保存图像的函数。其基本用法如下: python plt.savefig(fname, dpi=None, facecolor='w', edgecolor='w', orientation='portrait', papertype=None, format=None, transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1, frameon=True, metadata=None) 其中,fname 是保存文件...
name = name + str(datetime.now().date()).replace(':','') +'.png'imgUrl ='static/temp/'+ name fig = matplotlib.pyplot.gcf() fig.set_size_inches(12.2,2) plt.savefig(imgUrl, bbox_inches='tight', figsize=(20,4), dpi=100) ...