Question

我正在编写一个快速而肮脏的脚本来动态生成绘图。我使用下面的代码（来自Matplotlib文档）作为起点：

from pylab import figure, axes, pie, title, show

# Make a square figure and axes
figure(1, figsize=(6, 6))
ax = axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
fracs = [15, 30, 45, 10]

explode = (0, 0.05, 0, 0)
pie(fracs, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
title('Raining Hogs and Dogs', bbox={'facecolor': '0.8', 'pad': 5})

show()  # Actually, don't show, just save to foo.png

我不想在GUI上显示绘图，相反，我想将绘图保存到文件（例如foo.png），因此，例如，它可以在批处理脚本中使用。我该怎么做？

Answer 1

虽然问题已经得到解答，但我想在使用matplotlib.pyplot.savefig时添加一些有用的提示。文件格式可以通过扩展名指定：

from matplotlib import pyplot as plt

plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.pdf')

分别给出栅格化或矢量化输出，两者都有用。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空间。将其删除：

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

Answer 2

正如其他人所说，$str = addBlank("superman"); //the value of $str is now sup_rman $str = addBlank($str) //the value of $str is now sup_r_an或plt.savefig()确实是保存图片的方式。

但是我发现在某些情况下（例如Spyder有fig1.savefig()：交互模式= On），总会显示数字。我通过在我的巨型循环中强制关闭图形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：

plt.ion()

Answer 3

解决方案是：

pylab.savefig('foo.png')

Answer 4

刚刚在MatPlotLib文档中找到了这个链接，正好解决了这个问题： http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generate-images-without-having-a-window-appear

他们说防止数字弹出的最简单方法是通过matplotib.use(<backend>)使用非交互式后端（例如Agg），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 )，因为您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 - 如果有人测试过它会很有趣。

UPDATE ：对于Spyder，您通常无法以这种方式设置后端（因为Spyder通常会提前加载matplotlib，阻止您使用matplotlib.use()）。

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

从以下两个提示：one，two

Answer 5

如果你不喜欢＆＃34;当前＆＃34;的概念？图，做：

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread("src.png")
mpimg.imsave("out.png", img)

Answer 6

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 object 。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：请注意，因为有时这种方法会生成大量文件。

Answer 7

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()

Answer 8

使用plot（）和其他函数创建所需的内容后，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(figsize=(4, 5))       # size in inches
# 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()

Answer 9

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，否则它不会起作用。figure exported in png

Answer 10

您可以这样做：

plt.show(hold=False)
plt.savefig('name.pdf')

并记得在关闭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，但这次用plt.show()替换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')

Answer 11

如果像我一样使用Spyder IDE，则必须使用以下命令禁用交互模式：

plt.ioff()

（此命令随科学启动自动启动）

如果您想再次启用它，请使用：

plt.ion()

Answer 12

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')

如果您确实想要显示图像以及保存图像，请使用：

%matplotlib inline

后 import matplotlib

Answer 13

根据问题Matplotlib (pyplot) savefig outputs blank image。

应该注意一件事：如果您使用plt.show，并且应该在plt.savefig之后，否则您将得到空白图像。

详细示例：

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()

Answer 14

使用matplotlib.pyplot时，必须首先保存您的绘图，然后使用以下两行将其关闭：

fig.savefig('plot.png') # save the plot, place the path you want to save the figure in quotation
plt.close(fig) # close the figure window

Answer 15

#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

Answer 16

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("image.png")

在Jupyter Notebook中，您必须删除plt.show()并添加plt.savefig()以及一个单元格中的其余plt代码。该图像仍将显示在笔记本中。

Answer 17

鉴于今天（提出此问题时尚不可用）很多人都将Jupyter Notebook用作python控制台，所以有一种极其简单的方法将图另存为.png，只需调用{{1} }的matplotlib类（来自Jupyter Notebook），绘制图形“内联” jupyter单元，然后将图形/图像拖到本地目录。别忘了第一行中的pylab！

Answer 18

如前所述，您可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("myfig.png")

用于保存您正在显示的任何IPhython图像。或者换个角度看（从另一个角度看），如果您曾经使用过开放式简历，或者如果您导入过开放式简历，则可以：

导入cv2

cv2.imwrite（“ myfig.png”，图像）

但是，这是万一情况，如果您需要使用Open CV。否则，plt.savefig（）应该足够。

Answer 19

好吧，我确实建议使用包装器来渲染或控制绘图。示例可以是 mpltex (https://github.com/liuyxpp/mpltex) 或 prettyplotlib (https://github.com/olgabot/prettyplotlib)。

import mpltex

@mpltex.acs_decorator
def myplot():
  plt.figure()
  plt.plot(x,y,'b-',lable='xxx')
  plt.tight_layout(pad=0.5)
  plt.savefig('xxxx')  # the figure format was controlled by the decorator, it can be either eps, or pdf or png....
  plt.close()

我基本上经常使用这个装饰器在美国化学学会、美国物理学会、美国光学学会、Elsivier 等的各种期刊上发表学术论文。

示例如下图 (https://github.com/MarkMa1990/gradientDescent)：

Answer 20

您可以使用任何扩展名（png，jpg等）并以所需的分辨率保存图像。这是保存您的身材的功能。

import os

def save_fig(fig_id, tight_layout=True, fig_extension="png", resolution=300):
    path = os.path.join(IMAGES_PATH, fig_id + "." + fig_extension)
    print("Saving figure", fig_id)
    if tight_layout:
        plt.tight_layout()
    plt.savefig(path, format=fig_extension, dpi=resolution)

“ fig_id”是您要用来保存图形的名称。希望对您有所帮助：）

Answer 21

除上述内容外，我还添加了__file__作为名称，以便图片和Python文件获得相同的名称。我还添加了一些参数使它看起来更好：

# Saves a PNG file of the current graph to the folder and updates it every time
# (nameOfimage, dpi=(sizeOfimage),Keeps_Labels_From_Disappearing)
plt.savefig(__file__+".png",dpi=(250), bbox_inches='tight')
# Hard coded name: './test.png'

找到了最后的提示HERE。

Answer 22

没有什么对我有用。问题是保存的图像非常小，我找不到他妈的怎么让它变大。

这似乎使它变大了，但仍然不是全屏。

https://matplotlib.org/stable/api/figure_api.html#matplotlib.figure.Figure.set_size_inches

fig.set_size_inches((w, h))

希望对某人有所帮助。

Answer 23

额外说明一下，因为我还不能对帖子发表评论。

如果您使用 plt.savefig('myfig') 或类似的东西，请确保在保存图像后添加 plt.clf()。这是因为 savefig 不会关闭绘图，如果您在没有 plt.clf() 之后添加到绘图中，您将添加到前一个绘图中。

您可能不会注意到您的情节是否与之前的情节相似，但如果您在循环中保存您的人物，情节会慢慢变得庞大，并使您的脚本变得非常缓慢。

Answer 24

您可以这样做：

conda install module_name

将绘图保存到图像文件，而不是使用Matplotlib显示它

24 个答案: