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

plt.axis('off')

plt.savefig('example.png',bbox_inches='紧',pad_inches = 0)

让我得到无边界的图像。

其他回答

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。

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。

这将删除所有的填充和边框:

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.patch.set_visible(False)

ax = fig.add_subplot(111)

plt.axis('off')
plt.imshow(data)

extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig("../images/test.png", bbox_inches=extent)

我一直在寻找几个代码来解决这个问题,这个问题的验证答案是唯一帮助我的代码。

这对于散点图和三坐标图很有用。你所要做的就是把边距改为零,这样就完成了。

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()