我想将颜色映射应用于图像，并写入结果图像，而不使用轴、标签、标题或matplotlib自动添加的任何内容。以下是我所做的:
def make_image(inputname,outputname):
data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
fig = plt.imshow(data)
fig.set_cmap('hot')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.savefig(outputname)
它成功地删除了图形的轴，但保存的图形显示了一个白色填充，以及实际图像周围的框架。
我如何删除它们(至少是白色填充)?
当前回答
可能的最简单的解决方案:
我只是简单地结合了问题中描述的方法和hook回答的方法。
fig = plt.imshow(my_data)
plt.axis('off')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.savefig('pict.png', bbox_inches='tight', pad_inches = 0)
在这段代码之后，没有空白和帧。
其他回答
我从matehat那里学到了这个技巧:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def make_image(data, outputname, size=(1, 1), dpi=80):
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(size)
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
ax.set_axis_off()
fig.add_axes(ax)
plt.set_cmap('hot')
ax.imshow(data, aspect='equal')
plt.savefig(outputname, dpi=dpi)
# data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
data = np.arange(1,10).reshape((3, 3))
make_image(data, '/tmp/out.png')
收益率
可能的最简单的解决方案:
我只是简单地结合了问题中描述的方法和hook回答的方法。
fig = plt.imshow(my_data)
plt.axis('off')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.savefig('pict.png', bbox_inches='tight', pad_inches = 0)
在这段代码之后，没有空白和帧。
我喜欢ubuntu的答案，但它没有明确地显示如何设置非方形图像的大小，所以我修改了它，以便于复制粘贴:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
def save_image_fix_dpi(data, dpi=100):
shape=np.shape(data)[0:2][::-1]
size = [float(i)/dpi for i in shape]
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(size)
ax = plt.Axes(fig,[0,0,1,1])
ax.set_axis_off()
fig.add_axes(ax)
ax.imshow(data)
fig.savefig('out.png', dpi=dpi)
plt.show()
保存无边框的图像很容易，无论你选择什么dpi，如果pixel_size/dpi=size被保留。
data = mpimg.imread('test.png')
save_image_fix_dpi(data, dpi=100)
然而，展示是令人毛骨悚然的。如果你选择小的dpi，你的图像大小可以比你的屏幕大，你在显示时得到边框。然而，这并不影响储蓄。
因此,对于
save_image_fix_dpi(data, dpi=20)
显示变得有边框(但保存工作):
首先，对于某些图像格式(例如TIFF)，你可以在标题中保存颜色图，大多数查看器会显示你的数据和颜色图。
为了保存实际的matplotlib图像，这对于向图像添加注释或其他数据非常有用，我使用了以下解决方案:
fig, ax = plt.subplots(figsize=inches)
ax.matshow(data) # or you can use also imshow
# add annotations or anything else
# The code below essentially moves your plot so that the upper
# left hand corner coincides with the upper left hand corner
# of the artist
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
# now generate a Bbox instance that is the same size as your
# single axis size (this bbox will only encompass your figure)
bbox = matplotlib.transforms.Bbox(((0, 0), inches))
# now you can save only the part of the figure with data
fig.savefig(savename, bbox_inches=bbox, **kwargs)
这是最后对我有用的方法:
斧子。margin (x=0, y=0, tight=True)是关键行。
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
ax.set_axis_off()
ax.margins(x=0, y=0, tight=True)
fig.add_axes(ax)
for triangle in list_of_triangles:
x_points = [point[0] for point in triangle]
y_points = [point[1] for point in triangle]
plt.fill(x_points, y_points, 'k', edgecolor='k')
plt.savefig("test.png", bbox_inches=0, pad_inches=0)
plt.show()
