考虑(假设代码运行没有错误):
import matplotlib.figure as matfig
ind = numpy.arange(N)
width = 0.50;
fig = matfig.Figure(figsize=(16.8, 8.0))
fig.subplots_adjust(left=0.06, right = 0.87)
ax1 = fig.add_subplot(111)
prev_val = None
fig.add_axes(ylabel = 'Percentage(%)',xlabel='Wafers',title=title,xticks=(ind+width/2.0,source_data_frame['WF_ID']))
fig.add_axes(ylim=(70,100))
for key,value in bar_data.items():
ax1.bar(ind,value, width,color='#40699C', bottom=prev_val)
if prev_val:
prev_val = [a+b for (a,b) in zip(prev_val,value)]
else:
prev_val=value
names= []
for i in range(0,len(col_data.columns)):
names.append(col_data.columns[i])
ax1.legend(names,bbox_to_anchor=(1.15, 1.02))
我现在想用fig.savefig(outputPath, dpi=300)
保存我的数字,但我得到AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'print_figure'
,因为fig.canvas
是无。子图应该在数字画布上,所以它不应该是None。我想我错过了一个关于matplot数字画布的关键概念。我如何更新fig.canvas以反映当前的数字,所以我可以使用fig.savefig(outputPath, dpi=300)
?谢谢!
答案 0 :(得分:13)
plt.figure
为你做的事情之一就是为你争论后端,包括设置画布。 mpl的体系结构的方式是Artist
级对象知道如何设置自己,确保一切都在相对于彼此的正确位置等,然后在被问到时,将它们自己绘制到画布上。因此,即使您已设置子图和线,您还没有实际使用过画布。当你试图保存图形时,你要求画布要求所有艺术家自己画出它们。您尚未创建画布(特定于给定的后端),因此它会抱怨。
按照示例here,您需要创建一个可以嵌入tk应用程序的画布(从上一个问题开始)
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
canvas = FigureCanvasTkAgg(f, master=root)
canvas
是一个Tk
小部件,可以添加到gui。
如果你不想在Tk
中嵌入你的数字,你可以使用here显示的纯OO
方法(代码直接取自链接):
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
fig = Figure()
canvas = FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot([1,2,3])
ax.set_title('hi mom')
ax.grid(True)
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('volts')
canvas.print_figure('test')
答案 1 :(得分:1)
您的示例代码不够完整,我无法运行它来验证我的答案,这可能取决于'matfig'的定义方式,但我猜你想要的是:
fig = matfig.figure(figsize=(16.8, 8.0))
不
fig = matfig.Figure(figsize=(16.8, 8.0))
图是您应该调用/调用的模块方法。
图是所有绘图元素的顶级容器,虽然它比这更复杂。
答案 2 :(得分:1)
Matplotlib可能非常令人困惑。
我喜欢做的是使用figure()方法而不是Figure()方法。小心大写。在下面的示例代码中,如果你有figure = plt.Figure(),你将得到问题中的错误。通过使用figure = plt.figure(),可以为您创建画布。
这是一个示例,其中还包含一些关于重新调整图像大小的小知识,因为您也需要帮助。
#################################
# Importing Modules
#################################
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
#################################
# Defining Constants
#################################
x_triangle = [0.0, 6.0, 3.0]
y_triangle = [0.0, 0.0, 3.0 * numpy.sqrt(3.0)]
x_coords = [4.0]
y_coords = [1.0]
big_n = 5000
# file_obj = open('/Users/lego/Downloads/sierpinski_python.dat', 'w')
figure = plt.figure()
axes = plt.axes()
#################################
# Defining Functions
#################################
def interger_function():
value = int(numpy.floor(1+3*numpy.random.rand(1)[0]))
return value
def sierpinski(x_value, y_value, x_traingle_coords, y_triangle_coords):
index_for_chosen_vertex = interger_function() - 1
x_chosen_vertex = x_traingle_coords[index_for_chosen_vertex]
y_chosen_vertex = y_triangle_coords[index_for_chosen_vertex]
next_x_value = (x_value + x_chosen_vertex) / 2
next_y_value = (y_value + y_chosen_vertex) / 2
return next_x_value, next_y_value
#################################
# Performing Work
#################################
for i in range(0, big_n):
result_from_sierpinski = sierpinski(x_coords[i], y_coords[i], x_triangle, y_triangle)
x_coords.append(result_from_sierpinski[0])
y_coords.append(result_from_sierpinski[1])
axes.plot(x_coords, y_coords, marker = 'o', color='darkcyan', linestyle='none')
plot_title_string = "Sierpinski Gasket with N = " + str(big_n)
plt.title(plot_title_string)
plt.xlabel('x coodinate')
plt.ylabel('y coordinate')
figure.set_figheight(10)
figure.set_figwidth(20)
file_path = '{0}.png'.format(plot_title_string)
figure.savefig(file_path, bbox_inches='tight')
plt.close()
# plt.show()