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,需要提前设置图片大小。
bbox_inches = tight(紧凑型)将图表多余的空白区域裁剪掉 2、例:CSV格式文件处理 有时候,我们需要从网上下载数据,并对这些数据进行可视化。 常见的存储数据的格式有CSV和JSON。我们可以使用Python模块csv来处理以CSV(逗号分隔的值)格式存储的数据,并对其进行数据可视化; ①分析csv文件头 import csv filename = 'XF...
plt.savefig("figure.png") 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()...
plt.savefig('pyplot-table-original.png', bbox_inches='tight', dpi=150) 输出:
plt.savefig(os.path.join(pic_folder, str(idx_start) + "_" + str(idx_end)), dpi = 300, bbox_inches = "tight", pad_inches = 0.05) plt.show() 其中,我们首先导入必要的库。os用于处理文件路径,pandas用于读取和处理表格文件数据,matplotlib.pyplot用于绘制图表。
用法: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: 范例1: # importing required modulesimportmatplotlib.pyplotasplt# creating plotting data...
绘制图像:plt.imshow(image_array)其中,image_array是要保存的图像数组。 设置图像属性:plt.axis('off') # 关闭坐标轴 保存图像:plt.savefig('image.png', dpi=300, bbox_inches='tight')其中,image.png是保存的图像文件名,dpi参数指定图像的分辨率,bbox_inches='tight'参数可以去除图像周围的空白边距。
plt.savefig(savepath) # 保存图像,图像如果不完整,需要添加参数 bbox_inches = 'tight' plt.show() # 显示图像,执行该语句之后会释放 figure 资源,如果要保存图片必须将 save 放在 show 之前,否则只能保存空白 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
plt.title(u'甘特图')#plt.grid(True)plt.savefig('甘特图.png', dpi=300, format='png',bbox_inches="tight")#bbox_inches="tight"解决X轴时间两个字不被保存的问题plt.show()#若将show函数放在savefig之前,则容易造成保存的图片为空白,因为show函数数重新定义一个画板 ...
plt.savefig(os.path.join('test.png'), dpi=300, format='png', bbox_inches='tight') # use format='svg' or 'pdf' for vectorial pictures matplotlib 3.4.0 中的新功能 现在有一个内置的Axes.bar_label自动标记条的辅助方法: fig, ax = plt.subplots() ...