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_inches:可选参数,指定要保存的部分。默认为'tigh...
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...
图片保存大小问题,设置bbox_inches=‘tight’ (bbox_inches:可选bbox英寸。只保存图形的给定部分。如果“紧”,试着找出数字的紧框。如果没有,请使用savefig.bbox) 1 plt.savefig("data/temp.png",dpi=500,bbox_inches='tight')#解决图片不清晰,不完整的问题 https://blog.csdn.net/qq_31648921/article/d...
图片保存大小问题,设置bbox_inches=‘tight’ (bbox_inches:可选bbox英寸。只保存图形的给定部分。如果“紧”,试着找出数字的紧框。如果没有,请使用savefig.bbox) plt.savefig("data/temp.png",dpi=500,bbox_inches = 'tight')#解决图片不清晰,不完整的问题 1. plt.colse() 保存图像时去除图像边缘的空白...
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 =“tight”, pad_inches = 1, transparent = True, facecolor =“g”, orientation =‘landscape’) plt.show() 输出: 说明: 以上示例中,通过导入Matplotlib库并输入各种参数绘制了直方图。通过使用Matplotlib savefig()将图形存储于当前系统。参数被准确传递实现了想要保存图形的需求。“fname”设置为...
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...
bbox_inches参数定义图像的边界框。默认值为'tight',表示将图像边界框设置为尽可能小。如果希望保留额外的边界空间,可以设置该参数为'aurt'。 示例5:设置边界框为'aurt' python plt.savefig('line_plot.png', bbox_inches='aurt') 参数3:transparent transparent参数定义是否将背景设置为透明。默认值为False。
保存当前绘制的图形 plt.savefig("Path/figure_name.figure_format", dpi=, facecolor=, bbox_inches=, format=) dpi=: 保存图像的分辨率,点每英寸 facecolor=: 输出图像的背景颜色 bbox_inches=: 设置为tight时,保存的图像移除图像周边的空白区域
在这个示例中,我们使用figsize参数设置图像的尺寸,并通过dpi参数来设置分辨率,确保生成的图像足够清晰。bbox_inches='tight'会使得保存的图像边界尽可能紧凑,去除多余空白。 类图示例 下面是一个使用Mermaid语法绘制的类图,展示了Matplotlib库的基本结构: Matplotlib+figure(figsize)+plot(x, y)+savefig()+show()Figure...