这将在GUI中显示图形:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.show()

但我如何将图形保存到文件(例如foo.png)中?


当前回答

其他答案是正确的。然而,我有时发现我想稍后打开地物对象。例如,我可能希望更改标签大小、添加网格或执行其他处理。在一个完美的世界里,我只需重新运行生成情节的代码,并调整设置。唉,世界并不完美。因此,除了保存为PDF或PNG外,我还添加了:

with open('some_file.pkl', "wb") as fp:
    pickle.dump(fig, fp, protocol=4)

像这样,我可以稍后加载地物对象并根据需要操作设置。

我还为堆栈中的每个函数/方法编写了带有源代码和locals()字典的堆栈,以便稍后可以确切地知道是什么生成了该图。

注意:要小心,因为有时这种方法会生成巨大的文件。

其他回答

使用plot()和其他函数创建所需的内容后,可以使用如下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()

使用matplotlib.pyplot.savefig时,可以通过扩展名指定文件格式:

from matplotlib import pyplot as plt

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

这分别提供光栅化或矢量化输出。此外,图像周围有时存在不希望有的空白,可以通过以下方式删除:

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

注意,如果显示绘图,plt.show()应跟随plt.savefig();否则,文件图像将为空。

只是一个额外的注释,因为我还不能评论帖子。

如果您使用的是plt.savefig('myfig')或类似行,请确保在保存图像后添加plt.clf()。这是因为savefig不会关闭绘图,如果在没有plt.clf()的情况下添加到绘图,则会添加到上一个绘图。

你可能不会注意到你的情节是否与之前的情节相似,但如果你在循环中保存你的数字,情节将慢慢变得庞大,并使你的脚本变得非常缓慢。

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

在Jupyter Notebook中,您必须在一个单元格中删除plt.show()并添加plt.savefig()以及其他plt代码。图像仍将显示在笔记本中。

根据问题Matplotlib(pyplot)savefig输出空白图像。

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

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()