matplotlib 使用 plt.savefig() 输出图片去除旁边的空白区域

yizhihongxing

matplotlib使用plt.savefig()输出图片去除旁边的空白区域

在本攻略中,我们将介绍如何使用matplotlib的plt.savefig()函数输出图片并去除旁边的空白区域。我们将提供两个示例,演示如何使用plt.savefig()函数输出图片并去除旁边的空白区域。

问题描述

在数据可视化中,matplotlib是一个非常流行的库。plt.savefig()函数可以用于将matplotlib图形保存为图像文件。但是,有时候输出的图片会有旁边的空白区域,这会影响图片的美观度。在本攻略中,我们将介绍如何使用plt.savefig()函数输出图片并去除旁边的空白区域。

实现方法

导入必要的库

在使用matplotlib之前,我们需要导入必要的库。以下是导入库的示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt

在这个示例中,我们导入了matplotlib.pyplot库。

绘制图形

在使用plt.savefig()函数输出图片之前,我们需要先绘制图形。以下是绘制图形的示例代码:

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

在这个示例中,我们使用numpy库生成一些数据,并使用plt.plot()函数绘制图形。最后,我们使用plt.show()函数显示图形。

输出图片并去除旁边的空白区域

以下是使用plt.savefig()函数输出图片并去除旁边的空白区域的示例代码:

import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)

# 去除旁边的空白区域
plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, top=0.95, bottom=0.05)

# 输出图片
plt.savefig('output.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

在这个示例中,我们使用plt.subplots_adjust()函数去除旁边的空白区域。我们使用bbox_inches='tight'参数确保输出的图片没有多余的空白区域。最后,我们使用plt.savefig()函数输出图片。

验证输出结果

以下是验证输出结果的示例代码:

from PIL import Image

im = Image.open('output.png')
im.show()

在这个示例中,我们使用Pillow库的Image.open()函数打开输出的图片,并使用Image.show()函数显示图片。

结论

以上是matplotlib使用plt.savefig()输出图片去除旁边的空白区域的攻略。我们介绍了如何使用plt.subplots_adjust()函数去除旁边的空白区域,并提供了一个示例代码。我们建议在需要输出matplotlib图形为图片时使用plt.savefig()函数,并使用plt.subplots_adjust()函数去除旁边的空白区域。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:matplotlib 使用 plt.savefig() 输出图片去除旁边的空白区域 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • 浅谈numpy数组的几种排序方式

    在Numpy中,我们可以使用不同的方法对数组进行排序。下面是几种常见的排序方式: 方法一:使用numpy.sort numpy.sort()可以对数组进行排序。默认情况下,numpy.sort()函数会升序对数组进行排序。下面是一个示例: import numpy as np arr = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) sorted_ar…

    python 2023年5月13日
    00
  • pandas如何计算同比环比增长

    在数据分析中,同比和环比增长是两个非常重要的指标。Pandas是一个非常强大的Python数据分析库,它提供了许多用于计算同比和环比增长的函数。下面是使用Pandas计算同比和环比增长的完整攻略: 导入Pandas 在Python脚本中导入Pandas: import pandas as pd 创建数据框 在本攻略中,我们将使用一个包含销售数据的数据框。下面…

    python 2023年5月14日
    00
  • Ubuntu20.04环境安装tensorflow2的方法步骤

    安装TensorFlow 2.0需要以下步骤: 安装Anaconda或Miniconda 创建一个新的conda环境 安装TensorFlow 2.0 验证TensorFlow 2.0的安装 以下是详细的步骤: 安装Anaconda或Miniconda 首先,需要安装Anaconda或Miniconda。这里我们以Anaconda为例,可以从官网下载适合自己…

    python 2023年5月14日
    00
  • python 借助numpy保存数据为csv格式的实现方法

    当我们需要将数据保存为CSV格式时,可以使用Python中的NumPy库。CSV是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。本文将详细讲解“Python借助NumPy保存数据为CSV格式的实现方法”,包括使用步骤和示例。 步骤 使用NumPy保存数据为CSV的步骤如下: 导入NumPy库 创建一个NumPy数组。 使用numpy.savetxt()函数将数组保存…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何将numpy二维数组中的np.nan值替换为指定的值

    在NumPy中,我们可以使用numpy.nan_to_num()函数将二维数组中的np.nan值替换为指定的值。以下是对它的详细讲解: nan_to_num()函数 nan_to_num()函数用于将数组中的np.nan值替换为指定的值。它接受一个数组参数arr,用于指定要替换的数组,以及一个可选参数nan,用于指定要替换的值。如果未指定nan参数,则默认将…

    python 2023年5月14日
    00
  • 解决tensorflow/keras时出现数组维度不匹配问题

    在使用TensorFlow/Keras时,有时会遇到数组维度不匹配的问题。这可能是由于输入数据的形状与模型期望的形状不匹配而导致的。本文将详细讲解如何解决这个问题,并提供两个示例说明。 检查输入数据的形状 在使用TensorFlow/Keras时,我们应该始终检查输入数据的形状是否与模型期望的形状匹配。可以使用以下代码示例检查输入数据的形状: import …

    python 2023年5月14日
    00
  • NumPy数组分组(split,array_split)方法详解

    NumPy提供了许多实用的函数和方法,可用于对数组进行分组。 在NumPy中,使用np.split()函数将数组分成子数组,使用np.array_split()函数将数组分成不等分的子数组。 np.split() np.split()函数可以根据指定的轴将数组分割成多个子数组,语法如下: np.split(ary, indices_or_sections, …

    2023年3月1日
    00
  • 纯numpy卷积神经网络实现手写数字识别的实践

    简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、语音识别等领域。本文将介绍如何使用纯numpy实现一个简单的卷积神经网络,用于手写数字识别。 数据集 我们将使用MNIST数据集,该数据集包含60,000个训练图像和10,000个测试图像,每个图像都是28×28像素的灰度图像。我们将…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部