可通过调整plt.subplots_adjust函数中的参数值top/ bottom/ right/ left等来控制周围留白的多少。 下面将对函数plt.savefig()、plt.subplots_adjust()和plt.margins()中的参数进行简要的介绍。 Chap.I plt.savefig 函数原型如下 savefig(fname, *, dpi='figure', format=None, metadata=None, bbox_inches=None...
fname:含有文件路径的字符串,拓展名指定文件类型 dpi:分辨率,默认100 facecolor,edgcolor 图像的背景色,默认‘w’白色 format:显示设置文件格式('png','pdf','svg','ps','jpg'等) bbox_inches:图表需要保留的部分。如果设置为“tight”,则将尝试剪除图像周围的空...
ax.xaxis.tick_top() # ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x轴 1. 2. 3. 4. 设置坐标轴刻度参数,”axis”不写的时候,默认是x轴和y轴的参数同时调整。 # 设置坐标轴刻度的字体大小 # matplotlib.axes.Axes.tick_params ax.tick_params(axis...
3. 保存图例 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...
在保存图形是加入bbox_inches参数: # 设置tight bbox fig.savefig('output.png', bbox_inches='tight') 1. 2. 2 contourf()函数的使用 contourf()是来绘制等高线的,contour和contourf都是画三维等高线图的,不同点在于contour()是绘制轮廓线,contourf()会填充轮廓。除非另有说明,否则两个版本的函数是相同的。
bbox_inches 需要保存的部分。若设为'tight',则去除白边 1.7 matplotlib配置 可以使用rc方法对matplotlib的默认设定进行配置,参数为想要设定的部分。 font_options = { 'family': 'monospace', 'weight': 'bold', 'size': 6.6 } plt.rc('font', **font_options) 2 使用pandas和seaborn绘图 pandas中有许多...
plt.savefig(r'E:1.png', dpi=1000, bbox_inches='tight') #保存至本地 plt.show() 来看看效果 有没有瞬间就感觉高~大~上~~了(嘿嘿~) 然后我们用相同的方法来多绘制几个对比图: # ***评论数和收藏数对比 # ***评论数条形图 fig, ax3 = plt.subplots() plt.bar(dm_name, dm_review, color...
#保存并关闭图像plt.savefig('figname.png',format='png',bbox_inches='tight',pad_inches =0.03)plt.close() 04 常见报错 绘制站点图常见报错: posx and posy should be finite values 原因:站点坐标含np.nan,在ax.text绘图时np.nan会被解析成无穷大,导致图像...
plt.savefig('filepath.svg', dpi=400,bbox_inches='tight') Figure.savefig参数 fname:路径,包含设置文件格式(如.pdf等) dpi:图像分辨率,默认100 facecolor、edgecolor:图像背景色,默认为'w'(白色) format:显示设置文件格式 bbox_inches:图像需要保存的部分。'tight',将尝试剪除图像周围的空白部分...