plt.savefig('figure/acc_with_mod_{}.png'.format(g+1))

时间: 2023-05-12 22:03:43 浏览: 86
ZIP

matlab开发-savefig

这是一个 Python 中 Matplotlib 库中的函数，用于保存图形文件。它将当前的图形保存到指定的文件路径中，其中 "{}" 是一个占位符，可以被替换为变量或字符串。在这个例子中，它被替换为 "g1"。
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解决Python plt.savefig 保存图片时一片空白的问题

2. **获取当前图形对象并保存**：通过plt.gcf()（Get Current Figure）函数获取当前的图形对象，然后使用该对象的savefig()方法来保存图片，即使在plt.show()之后也能正确保存。例如： python import ...

def plot(rewards): clear_output(True) plt.figure(figsize=(20, 5)) plt.plot(rewards) plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png')解释一下这个代码

plt.figure(figsize=(20, 5)) 是设置图像大小为 20x5，plt.plot(rewards) 是绘制奖励曲线，plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png') 是将...

plt.savefig('my_plot.png')
图片存到哪去了

plt.savefig(save_path) 在这个例子中，图像将被保存在当前 Python 脚本的 "images" 子目录下，并以 "my_plot.png" 命名。请注意，这里使用了 os.path.join() 方法来生成保存路径，以确保在不同操作系统上都...

plt.savefig( rnd_state_folder + 'mean_roc_auc_5_fold_cv_' + LABEL_1 + '_vs_' + LABEL_2 + \ '_for_rnd_state_' + str(i) + '.png') plt.cla() plt.close("all")

plt.savefig() 用于保存当前图形，rnd_state_folder 是保存路径，mean_roc_auc_5_fold_cv_ 是文件名前缀，LABEL_1 和 LABEL_2 是类别标签，i 是循环中的计数器，.png 是图片格式。plt.cla() 是清除当前图形，plt....

plt.savefig(fname+'_audio_'+'.png', dpi=800)

这行代码是用于保存 Matplotlib 绘制的...这行代码将图像保存为 PNG 格式，并在文件名中添加 _audio_ 以及 .png 后缀名。如果您想保存为其他格式，可以将 .png 改为其他格式的后缀名，例如 .jpg 或 .pdf。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) plt.show() plt.pause(0.5) plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png')保存的图像中，一片空白，如何修改

可能是因为您在 plt.savefig() 函数之前调用了 plt.show() 函数，导致图片被清空。您可以将 plt.savefig() 函数放在 plt.show() 函数之前，或者注释掉 plt.show() 函数，只保存图片而不显示图片，如下所示...

plt.figure(figsize=(30, 8)) plt.specgram(emphasized_signal, NFFT=1024, Fs=sample_rate, noverlap=900) plt.xlabel('time (s)') plt.ylabel('Frequency') plt.show() plt.savefig(fname+'_spec'+'.png', dpi=800)

这段代码使用了 matplotlib 库中的 specgram 函数，可以绘制音频信号的频谱图。...最后通过 xlabel 和 ylabel 函数设置 x 轴和 y 轴的标签，再通过 show 函数将图像显示出来，并通过 savefig 函数将图像保存到本地。

def draw_loss(n_epochs, losses, val_losses): epochs_range = range(n_epochs) fig1=plt.figure(figsize=(4,3)) plt.plot(epochs_range, losses, 'orange', label='train loss') plt.plot(epochs_range, val_losses, '-.k', label='test loss') # plt.title('loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.savefig('experiments/loss_figure.png')

这是一个用于绘制训练和验证损失的函数。它接受三个参数：n_epochs 表示训练迭代的总数，losses 表示每个迭代的训练损失，val_losses 表示每个迭代的验证...最后，它将图像保存到 experiments/loss_figure.png 文件中。

如何改变以下代码保存的折线图的比例，使得保存的折线图完整呈现: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt',sep=',') df.sort_values('Title',ascending=False,inplace=True) df_new=df[['Title','Revenue']].reset_index(drop=True) df_new=df_new.iloc[::65,:] #（进行位置索引）对title进行抽样 df_renew=df[['Title','Starring Actors Popularity']].reset_index(drop=True) df_renew=df_renew.iloc[::65,:] #可视化电影的revenue的值 plt.plot(df_new['Title'],df_new['Revenue'],color='red') plt.xticks(rotation=45) #x轴旋转45° plt.title('movies Revenue 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Revenue') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png',dpi=400) plt.show() #可视化电影的Starring Actors Popularity值 plt.plot(df_renew['Title'],df_renew['Starring Actors Popularity'],color='green') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Starring Actors Popularity 1950-2010') plt.xlabel('title') plt.ylabel('Starring Actors Popularity') plt.savefig('movies_starpopularity_1950_2010.png',dpi=400) plt.show()

可以使用plt.figure(figsize=(width,height))来改变画布大小，从而改变保存的折线图的比例。例如，可以将宽度设置为10，高度设置为6，即plt.figure(figsize=(10,6))。可以根据实际情况调整宽度和高度的数值。将...

解释一下这段代码fig = plt.figure(figsize=(10,10)) plt.plot(input_data,'--g') plt.plot(input_data1,':r') plt.legend(['L1','L2']) plt.savefig("Task2/img/T1.png") plt.show()

这段代码使用了 matplotlib 库来绘制两条数据曲线，并保存为一个 PNG 文件。具体解释如下： ...- plt.savefig("Task2/img/T1.png") 将绘制好的图形保存为 Task2/img/T1.png 文件。 - plt.show() 用于显示图形。

解释这段代码 plt.savefig('./plots/forecast.png') forecast.to_excel('forecast.xlsx') forecast.to_json('forecast.json')

- plt.savefig('./plots/forecast.png'): plt是Python中常用的绘图库matplotlib，savefig函数可以将当前绘制的图形保存到指定的文件路径中。这里的代码将绘制的图形保存为名为forecast.png的文件，存储在./...

y_pred = model.predict(x_test) # y_pred = np.squeeze(y_pred) plt.imshow(y_pred, cmap='gray') # cmap='gray' 表示以灰度图显示 plt.axis('off') # 禁用轴坐标 plt.tight_layout() save_path = forecast_path + '/' + images[0].split('/')[-1].split('.')[0] + '_forecast.png' plt.savefig(save_path) 以上代码保存的图片仍然带有白边

如果调用plt.tight_layout()后仍然存在白边，你可以尝试使用...plt.savefig(save_path, bbox_inches='tight') 这将使用更紧凑的边界框来保存图片，从而消除白边。重新运行代码，应该能够得到没有白边的图片。

fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8)) plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow') plt.colorbar() # 获取当前坐标轴对象 ax = plt.gca() plt.title('压力值' + s, fontsize=14) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 保存散点图到文件 plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000) plt.show() 如何改输出整体背景颜色为黑色

你可以通过设置 fig.patch 属性为黑色来改变整个图的背景颜色...plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000) plt.show() 注意该方法需要在 plt.show() 之前调用。

### 绘制训练和测试损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(1, args.epochs + 1), train_acc, label='Training Acc') plt.plot(range(1, args.epochs + 1), test_acc, label='Test Acc') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.ylim(0, 1.01) plt.title('Training and Test Loss') plt.legend() plt.show() plt.savefig("Acc.png", dpi=300) #保存输出图片

plt.plot(range(1, len(train_acc) + 1), train_acc, label='Training Acc') plt.plot(range(1, len(test_acc) + 1), test_acc, label='Test Acc') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim(0, 1.01) ...

# 每年上映电影数量统计 movies_year_count=original_format.groupby(['title_year'])['movie_title'].count() movies_year_count.plot(figsize=(10,5),marker='.') plt.title('每年上映电影数量统计',fontsize=22) plt.xlabel('年份',fontsize=15) plt.ylabel('上映电影数量',fontsize=15) plt.savefig('每年上映电影数量统计.png') plt.show() # 每年总票房统计 movies_year_gross=original_format.groupby(['title_year'])['gross'].sum() movies_year_gross.plot(figsize=(10,5),marker='.') plt.title('每年总票房统计',fontsize=22) plt.xlabel('年份',fontsize=15) plt.ylabel('总票房',fontsize=15) plt.savefig('每年票房统计.jpg') plt.show()

这段代码用于对电影数据集进行可视化分析，分别统计每年上映电影的数量和每年总票房。首先使用 groupby 方法按照年份进行分组，然后使用 count 和 sum 方法统计每组中电影数量和总票房。接着使用 plot 方法...

labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] # 分类标签 sizes = [15, 30, 45, 10] # 每个分类的数值 # 饼图 plt.figure(figsize=(6, 6)) # 图片大小 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) # 绘制饼图 plt.axis('equal') # 设置饼图为正圆形 # 保存图形 plt.savefig('quadratic_function.png',dpi=1000) pix = QPixmap("quadratic_function.png") new_width = self.Market.label.width() print(pix.width()) new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width()) scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) self.Market.label.setPixmap(scaled_pixmap)显示pix,width（）为0

您的代码中使用了保存图片的方法plt.savefig()，保存的图片文件名为'quadratic_function.png'，但是在后面获取图片时使用了'Market.label'来设置图片，这个是无法使用的。您需要将'Market.label'改为您需要显示图片...

将以下代码修改正确：from wordcloud import WordCloud wc = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color="white", mask=imgg ) img = wc.generate_from_frequencies(c) plt.figure(figsize=(12,8)) plt.imshow(img) plt.savefig('C:/Users/Administrator/Desktop/sgsj问题/高频词词云图1') plt.axis('off') plt.show()

plt.savefig('C:/Users/Administrator/Desktop/sgsj问题/高频词词云图1.png') # 添加文件后缀名 plt.show() 主要修改如下： 1. 导入 matplotlib.pyplot 库，用于展示图片和保存图片。 2. 将 plt.savefig()...

import pandas import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns season_avgdata = pandas.read_csv('./season_avgdata.csv') sns.lineplot(x="season", y="avg(us_viewers)", data=season_avgdata) plt.savefig("myplot.png")

这段代码存在一个问题，就是plt.savefig()函数的缩进不正确，应该和前面的代码在同一缩进级别上。正确的代码如下： import pandas import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns season_avgdata = ...

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