我使用matplotlib绘制大量图片以便用它制作视频但是当我尝试制作视频时,我看到图片的形状在时间上是不一样的......它会导致一些错误。 当我使用Imsave时,是否有命令强加输出的形状?
您可以看到我的代码的一部分:
plt.close()
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
###Figures composante X
plt.tight_layout(pad=0.05, w_pad=0.001, h_pad=2.0)
ax1 = plt.subplot(231) # creates first axis
ax1.set_xticks([0,2000,500,1000,1500])
ax1.set_yticks([0,2000,500,1000,1500])
ax1.tick_params(labelsize=8)
i1 = ax1.imshow(U,cmap='hot',extent=(X.min(),2000,Y.min(),2000), vmin=U.min(), vmax=U.max())
cb1=plt.colorbar(i1,ax=ax1,ticks=[U.min(),(U.min()+U.max())/2., U.max()],fraction=0.046, pad=0.04,format='%.2f')
cb1.ax.tick_params(labelsize=8)
ax1.set_title("$ \mathrm{Ux_{mes} \/ (pix)}$", y=1.05, fontsize=12)
ax2 = plt.subplot(232) # creates second axis
ax2.set_xticks([0,2000,500,1000,1500])
ax2.set_yticks([0,2000,500,1000,1500])
i2=ax2.imshow(UU,cmap='hot',extent=(X.min(),2000,Y.min(),2000), vmin=UU.min(), vmax=UU.max())
ax2.set_title("$\mathrm{Ux_{cal} \/ (pix)}$", y=1.05, fontsize=12)
ax2.set_xticklabels([])
ax2.set_yticklabels([])
cb2=plt.colorbar(i2,ax=ax2,fraction=0.046, pad=0.04,ticks=[UU.min(),(UU.min()+UU.max())/2.,UU.max()],format='%.2f')
cb2.ax.tick_params(labelsize=8)
ax3 = plt.subplot(233) # creates first axis
ax3.set_xticks([0,2000,500,1000,1500])
ax3.set_yticks([0,2000,500,1000,1500])
i3 = ax3.imshow(resU,cmap='hot',extent=(X.min(),2000,Y.min(),2000),vmin=0.,vmax=0.1)
ax3.imshow(scipy.ndimage.filters.gaussian_filter(masquey2, 3),cmap='hot',alpha=0.2,extent=(X.min(),2000,Y.min(),2000))
ax3.set_title("$\mathrm{\mid \/ Ux_{mes} - Ux_{cal}\mid \/ (pix)}$ ", y=1.05, fontsize=12)
cb3=plt.colorbar(i3,ax=ax3,fraction=0.046, pad=0.04,ticks=[0.,0.1],format='%.2f')
ax3.set_xticklabels([])
ax3.set_yticklabels([])
cb3.ax.tick_params(labelsize=8)
plt.gcf().tight_layout()
我正在使用“plt.gcf()。tight_layout()”以获得不会叠加的数字......
答案 0 :(得分:9)
如果要将数字保存到磁盘上的图像,可以执行以下操作来设置大小:
fig.set_size_inches(10, 15)
fig.savefig('image.png', dpi=100)
如果您只想以特定尺寸显示,可以尝试:
plt.figure(figsize=(1,1))
尺寸以英寸为单位。
以下是可以使用数字设置的参数说明: http://matplotlib.org/api/figure_api.html#matplotlib.figure.Figure