回答(15)

2 years ago

我使用了以下内容：

import matplotlib.pyplot as plt

p1 = plt.plot(dates, temp, 'r-', label="Temperature (celsius)")

p2 = plt.plot(dates, psal, 'b-', label="Salinity (psu)")

plt.legend(loc='upper center', numpoints=1, bbox_to_anchor=(0.5, -0.05), ncol=2, fancybox=True, shadow=True)

plt.savefig('data.png')

plt.show()

f.close()

plt.close()

我发现在保存图形后使用plt.show非常重要，否则它将无法工作 . figure exported in png

2 years ago

如果像我一样使用Spyder IDE，则必须禁用交互模式：

plt.ioff()

(此命令随科学启动自动启动)

如果要再次启用它，请使用：

plt.ion()

2 years ago

#write the code for the plot

plt.savefig("filename.png")

该文件将保存在与运行的python / Jupyter文件相同的目录中

2 years ago

import datetime

import numpy as np

from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages

import matplotlib.pyplot as plt

# Create the PdfPages object to which we will save the pages:

# The with statement makes sure that the PdfPages object is closed properly at

# the end of the block, even if an Exception occurs.

with PdfPages('multipage_pdf.pdf') as pdf:

plt.figure(figsize=(3, 3))

plt.plot(range(7), [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], 'r-o')

plt.title('Page One')

pdf.savefig() # saves the current figure into a pdf page

plt.close()

plt.rc('text', usetex=True)

plt.figure(figsize=(8, 6))

x = np.arange(0, 5, 0.1)

plt.plot(x, np.sin(x), 'b-')

plt.title('Page Two')

pdf.savefig()

plt.close()

plt.rc('text', usetex=False)

fig = plt.figure(figsize=(4, 5))

plt.plot(x, x*x, 'ko')

plt.title('Page Three')

pdf.savefig(fig) # or you can pass a Figure object to pdf.savefig

plt.close()

# We can also set the file's metadata via the PdfPages object:

d = pdf.infodict()

d['Title'] = 'Multipage PDF Example'

d['Author'] = u'Jouni K. Sepp\xe4nen'

d['Subject'] = 'How to create a multipage pdf file and set its metadata'

d['Keywords'] = 'PdfPages multipage keywords author title subject'

d['CreationDate'] = datetime.datetime(2009, 11, 13)

d['ModDate'] = datetime.datetime.today()

2 years ago

解决方案 ：

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

matplotlib.style.use('ggplot')

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))

ts = ts.cumsum()

plt.figure()

ts.plot()

plt.savefig("foo.png", bbox_inches='tight')

如果您确实要显示图像以及保存图像，请使用：

%matplotlib inline

在 import matplotlib 之后

2 years ago

如果您不喜欢“当前”图的概念，请执行以下操作：

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread("src.png")

mpimg.imsave("out.png", img)

2 years ago

解决方案是：

pylab.savefig('foo.png')

2 years ago

正如其他人所说， plt.savefig() 或 fig1.savefig() 确实是保存图像的方式 .

但是我发现在某些情况下(例如Spyder有 plt.ion() ：交互模式= On)，总会显示数字 . 我通过强制关闭我的巨型循环中的数字窗口来解决这个问题，所以我在循环期间没有一百万个开放数字：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots( nrows=1, ncols=1 ) # create figure & 1 axis

ax.plot([0,1,2], [10,20,3])

fig.savefig('path/to/save/image/to.png') # save the figure to file

plt.close(fig) # close the figure

2 years ago

其他答案都是正确的 . 但是，我有时会发现我想稍后打开图形对象 . 例如，我可能想要更改标签大小，添加网格或进行其他处理 . 在一个完美的世界中，我只需重新运行生成绘图的代码，并调整设置 . 唉，世界并不完美 . 因此，除了保存为PDF或PNG之外，我还添加：

with open('some_file.pkl', "wb") as fp:

pickle.dump(fig, fp, protocol=4)

像这样，我可以稍后加载图形对象并操纵设置 .

我还为堆栈中的每个函数/方法写出了包含源代码和 locals() 字典的堆栈，以便稍后我可以准确地告诉生成该图的内容 .

注意：要小心，因为有时这种方法会产生巨大的文件 .

2 years ago

有一点需要注意：如果您使用 plt.show 并且它应该在 plt.savefig 之后，或者您将给出一个空白图像 .

一个详细的例子：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, title):

plt.plot(lst_iter, lst_loss, '-b', label='loss')

plt.plot(lst_iter, lst_acc, '-r', label='accuracy')

plt.xlabel("n iteration")

plt.legend(loc='upper left')

plt.title(title)

plt.savefig(title+".png") # should before plt.show method

plt.show()

def test_draw():

lst_iter = range(100)

lst_loss = [0.01 * i + 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]

# lst_loss = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))

lst_acc = [0.01 * i - 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]

# lst_acc = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))

draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, "sgd_method")

if __name__ == '__main__':

test_draw()

2 years ago

你可以这样做：

plt.show(hold=False)

plt.savefig('name.pdf')

并且记得在关闭GUI图之前让savefig完成 . 这样您就可以预先看到图像 .

或者，您可以使用 plt.show() 查看它然后关闭GUI并再次运行脚本，但这次将 plt.show() 替换为 plt.savefig() .

或者，您可以使用

fig, ax = plt.figure(nrows=1, ncols=1)

plt.plot(...)

plt.show()

fig.savefig('out.pdf')

2 years ago

在使用plot()和其他函数创建所需内容之后，您可以使用这样的子句在绘制到屏幕或文件之间进行选择：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figuresize=4, 5)

# use plot(), etc. to create your plot.

# Pick one of the following lines to uncomment

# save_file = None

# save_file = os.path.join(your_directory, your_file_name)

if save_file:

plt.savefig(save_file)

plt.close(fig)

else:

plt.show()

2 years ago

他们说阻止数字弹出的最简单方法是使用非交互式后端(例如Agg)，通过 matplotib.use() ，例如：

import matplotlib

matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3])

plt.savefig('myfig')

我个人更喜欢使用 plt.close( fig ) ，从那以后你可以选择隐藏某些数字(在循环期间)，但仍然显示循环后数据处理的数字 . 它可能比选择非交互式后端要慢 - 如果有人测试过那么会很有趣 .

UPDATE ：对于Spyder，你通常不能以这种方式设置后端(因为Spyder通常会提前加载matplotlib，阻止你使用 matplotlib.use() ) .

相反，使用 plt.switch_backend('Agg') ，或关闭Spyder首选项中的“启用支持”并自行运行 matplotlib.use('Agg') 命令 .

从这两个提示：one，two

2 years ago

虽然问题已得到解答，但我想在使用savefig时添加一些有用的提示 . 文件格式可以由扩展名指定：

savefig('foo.png')

savefig('foo.pdf')

将分别给出栅格化或矢量化输出，两者都可能有用 . 此外，你会发现 pylab 在图像周围留下了一个慷慨的，通常是不受欢迎的空白区域 . 删除它：

savefig('foo.png', bbox_inches='tight')

2 years ago

import matplotlib.pyplot as plt

plt.savefig("image.png")

在Jupyter Notebook中，您必须删除plt.show()并将plt.savefig()与其余的plt-code一起包含在一次单元格中 . 图像仍将显示在笔记本中 .