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
我试着
plt.rcParams['axes.spines.left'] = False
plt.rcParams['axes.spines.right'] = False
plt.rcParams['axes.spines.top'] = False
plt.rcParams['axes.spines.bottom'] = False
plt.rcParams['ytick.major.left'] = False
plt.rcParams['ytick.major.right'] = False
plt.rcParams['ytick.minor.left'] = False
plt.rcParams['ytick.minor.left'] = False
plt.rcParams['xtick.major.top'] = False
plt.rcParams['xtick.major.bottom'] = False
plt.rcParams['xtick.minor.top'] = False
plt.rcParams['xtick.minor.bottom'] = False
fig = plt.figure()
它删除了所有的边界和轴。
我从Stack Overflow的另一个问题中得到了这个答案。
其他回答
这对我去除虱子很有效:
fig, axes = plt.subplots(2, figsize=(15, 20))
for ax in axes:
ax.get_xaxis().set_ticks([])
ax.get_yaxis().set_ticks([])
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。
您还可以将图形的范围指定为bbox_inch参数。这将消除图形周围的白色填充。
def make_image(inputname,outputname):
data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
fig = plt.imshow(data)
fig.set_cmap('hot')
ax = fig.gca()
ax.set_axis_off()
ax.autoscale(False)
extent = ax.get_window_extent().transformed(plt.gcf().dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig(outputname, bbox_inches=extent)
我发现这些都是有记录的……
https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.axis.html#matplotlib.axes.Axes.axis
我的代码…“bcK”是512x512的映像
plt.figure()
plt.imshow(bck)
plt.axis("off") # turns off axes
plt.axis("tight") # gets rid of white border
plt.axis("image") # square up the image instead of filling the "figure" space
plt.show()
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
