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白部分 plt.savefig('./plot.jpg')#保存图像为plot名称的jpg格式图像 <Figure size 432x288 with 0 Axes> 3、Panda...
保存图片的时候设置参数bbox_inches = 'tight',如: plt.savefig("Matplotlib/graph.png", bbox_inches ='tight') 以下是bbox_inches参数介绍: bbox_inches:strorBbox, default: rcParams["savefig.bbox"] (default:None) Bounding box in inches: only the given portion of the figure is saved. If '...
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看不出来了,留白太小了(后来发现是因为pad_inches=0的设置)。 Chap.III 自定义留白 在上面函数最后一行...
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白部分 plt.savefig('./plot.jpg')#保存图像为plot名称的jpg格式图像 <Figure size 432x288 with 0 Axes> Pandas中的绘图函数 Matplotlib作图 matplotlib是最基础的...
方法一:在plt.savefig()中添加bbox_inches = 'tight'与pad_inches=0 1importmatplotlib.pyplot as plt2fromPILimportImage3importos45defsave_img1(img, img_name):6plt.figure(figsize=(1024, 1024), dpi=1)#指定分辨率为1024 * 10247img =Image.open(img)8plt.imshow(img, cmap='gray')9plt.axis('...
bbox:给标题增加外框,常用参数:boxstyle:方框外形、facecolor:(简写fc)背景颜色、edgecolor:(简写ec)边框线条颜色、edgewidth:边框线条大小 图例设置 plt.legend(handles=[p1, p2, p3], labels=['Q', 'T', 'GRF'], loc='upper center', shadow=False, frameon=False, prop={'family': 'SimHei', 'weig...
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白部分 plt.savefig('./plot.jpg') #保存图像为plot名称的jpg格式图像 <Figure size 432x288 with 0 Axes> 3,Pandas中的绘图函数 Matplotlib作图 matplotlib是最基础的绘图函数,也是相对较低级的工具。组装一张图表需要单独调用各个...
plt.savefig("output.png", bbox_inches="tight") 这将创建一个更大的数字,紧紧围绕画布的内容: 使用子图 另一种方法是使用子图来为图例保留空间.在这种情况下,一个子图可以采用饼图,另一个子图可以包含图例.如下所示. fig = plt.figure(4, figsize=(3,3)) ...
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...
另一方面,使用bbox_inches='tight'来消除白边。 另外,推荐在jupyter notebook里面画图,尤其是VS Code~ 附 最后按惯例,附上整体代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np rc_fonts_common = { 'figure.figsize': (7, 5), 'font.family': 'Times New Roman', ...