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

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(从不同的角度看),如果你曾经使用过open cv,或者你已经导入了open cv的话,你可以去:

import cv2

cv2.imwrite("myfig.png",image)

但这只是为了以防万一,如果您需要使用OpenCV。否则plt.savefig()就足够了。

其他回答

您可以执行以下任一操作:

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

记住在关闭GUI绘图之前让savefig完成。这样您可以提前看到图像。

或者,您可以使用plt.show()查看它然后关闭GUI并再次运行脚本,但这次将plt.show()替换为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')

刚刚在MatPlotLib文档中找到了解决此问题的链接:http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generate-图像-无窗口外观

他们说,防止弹出图形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')

我个人还是更喜欢使用plt.close(图),因为这样你就可以选择隐藏某些数字(在循环期间),但仍然可以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——如果有人测试了它,那会很有趣。

UPDATE:对于Spyder,通常不能以这种方式设置后端(因为Spyder通常会提前加载matplotlib,从而阻止您使用matplotlib.use())。

相反,请使用plt.switch_backend('Agg'),或在Spyder prefs中关闭“enable support”,然后自己运行matplotlib.use('Agg')命令。

从这两个提示中:一、二

嗯,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等各种期刊上发表学术论文。

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

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()

您可以使用任何扩展名(png、jpg等)和所需的分辨率保存图像。这里有一个功能来保存您的身材。

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”是您希望保存数字的名称。希望它有帮助:)