解释这行代码plt.savefig("test.png")

时间: 2023-05-12 17:07:02 浏览: 107
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matplotlib savefig 保存图片大小的实例

这行代码是用来保存 matplotlib 绘制的图形到本地文件 "test.png" 的。plt 是 matplotlib 库的一个别名，savefig() 是该库中的一个函数，它可以将当前图形保存到指定的文件中。
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testimage图片.png

测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试

plt保存图像代码（可直接运行）（python）

plt保存图片 画图占的内存很多，经常导致jupyter 卡顿，当图片超级多时，将图片复制到Excel里面也会导致Excel崩溃，因此需要我们将图片单独保存起来 复制代码 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=[16,12]) for col,i in zip(col1,range(1,53)): sns.boxplot(data=data_iv, x='label', y=col) plt.title(col) f = plt.gcf() #获取当前图像 f.savefig(r'D:\{}.png'.format(col)) f.clear() #释放内存 复制代码 注意plt.show() 和plt.savefig("filename.png") 的顺序 复制代码 #得到的是一张空白的图片 import matplotlib.pyplot as plt import

plt.savefig('./test1.png', dpi=600, bbox_inches='tight')

这段代码是用于将当前的图形保存为一个 PNG 图像文件。plt 可能是 Matplotlib 中的 pyplot 对象，而 savefig() 是 pyplot 对象的函数，用于保存图形。 './test1.png' 是保存图像的文件路径和文件名。可以根据...

### 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.savefig("Acc.png", dpi=300) # 保存输出图片 在这个示例中，train_acc和test_acc分别表示训练准确率和测试准确率的数据。你可以根据自己的数据进行修改。运行这段代码后，会弹出一个窗口显示折线图，并且...

plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(history.history['loss'],label="train") # plt.plot(history.history['val_loss'],label="test") plt.title('model loss',size=22) plt.ylabel('loss',size=22) plt.xlabel('epoch',size=22) plt.legend() plt.savefig(os.path.join(save_dir,"loss.png"),dpi=300) plt.close()这个代码中用的什么函数

这段代码使用了Matplotlib库中的函数来绘制模型...- plt.savefig(os.path.join(save_dir,"loss.png"),dpi=300)：将图形保存为名为“loss.png”的PNG文件，并保存在指定的目录中。 - plt.close()：关闭当前的图形。

修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

plt.savefig("lstm_test.png") plt.show() 首先，我们定义了一个名为 "event" 的变量，它是一个包含 "event" 字符串的列表，长度与 "pre_array" 和 "test_labels" 相同。然后，我们使用这些变量定义了一个 ...

plt.savefig(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\优化迭代过程图\\优化迭代过程_{i}.png')和plt.show()有无先后顺序

plt.savefig(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\优化迭代过程图\\优化迭代过程_{i}.png') # 显示图形 plt.show() 需要将代码中的“文件路径.xlsx”和保存路径替换为实际的文件路径和保存路径。

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损失。它使用 matplotlib 库来创建一个简单的折线图，其中...

sns.set_style('white') sns.set_context("paper", font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(16,5)) plt.plot(y_test[:720], label = "test") plt.plot(y_pred[:720], label = "Predictions") plt.tick_params(left=False, labelleft=True) #remove ticks plt.tight_layout() sns.despine(top=True) plt.subplots_adjust(left=0.07) plt.xlabel('Time Index') plt.ylabel('Energy Consumption') plt.legend(loc='upper right'); plt.savefig('Fig8.png', dpi=500)在这段代码中，y轴坐标的值是什么

在这段代码中，y轴坐标的值是 "Energy Consumption"，该标签是通过 plt.ylabel('Energy Consumption') 进行设置的。这段代码的作用是绘制一个时间序列图，其中 y 轴表示能源消耗量，x 轴表示时间索引。其中，y_test...

下列代码生成的图像横纵坐标分别是什么：plt.figure(figsize=(12, 6), facecolor='w') # 大小为(12,6)的白画板 plt.plot(range(len(X_test)), Y_test, label='真实值') # 折线 plt.plot(range(len(X_test)), y_pred, label='真实值') # 折线 plt.ylabel('价格') plt.legend(loc='lower right') plt.grid(True) plt.title('价格预测') plt.savefig('media/result/测试集-价格预测.png')

这段代码生成的图像的横坐标是测试集数据的序号，纵坐标是对应的真实价格和预测价格。其中，plt.plot(range(len(X_test)), Y_test, label='真实值') 生成的折线代表真实价格，plt.plot(range(len(X_test)), y_pred, ...

y_test = y_test.reset_index(drop = True) y_predict2 = model_RF1.predict(x_test) plt.figure(figsize = (12,8)) plt.plot(y_predict2,color = 'b',label = 'predict',markersize=8) plt.plot(y_test,color = 'r',label = 'true',markersize=8) plt.xlabel('Test Sample',fontsize=30) plt.ylabel('y1',fontsize=30) plt.title('随机森林',fontsize=30) #坐标轴字体大小 plt.xticks(fontsize=25) plt.yticks(fontsize=25) plt.legend(fontsize=25,loc='upper right') # plt.savefig('GradientBoosting.png',dpi=300,bbox_inches = 'tight')

这段代码的作用是对训练好的随机森林模型进行测试，并将测试结果和真实值进行可视化比较。首先，使用reset_index()函数将y_test的索引重置为默认值，即0到n-1。接着，使用训练好的model_RF1模型对测试集x_...

根据报错：raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index") ValueError: If using all scalar values, you must pass an index，修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

plt.savefig("lstm_test.png") plt.show() 在这个版本的代码中，我们使用 range() 函数生成了一个长度为 len(pre_array) 的整数索引，并将其传递给 DataFrame 的 index 参数。这样，您的 DataFrame 就有...

plt.savefig(r"C:\Users\Xujingran\Desktop\买入看涨期权损益图.png",transparent=True, dpi=600) 这是我的代码

你的代码看起来没有问题。...plt.savefig('test.png', dpi=300, transparent=True) im = Image.open('test.png') im.show() 如果还是不行，可以提供更多的信息，我可以帮你进一步分析问题所在。

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib shap.summary_plot(shap_values[0],X_test,plot_type='bar',show = False) plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' plt.savefig('F:\测试/shap.png',dpi=200, bbox_inches='tight') plt.show()设置字体大小

plt.savefig('F:\\测试\\shap.png', dpi=200, bbox_inches='tight') # 显示图形 plt.show() 其中，plt.rcParams['font.family'] 表示设置字体为 Times New Roman，plt.rcParams['font.size'] 表示设置字体...

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。

帮我修改一下代码使其在一个雷达图中展示出五条折线 for i in range(centers.shape[0]): data1 = centers[i, :] print('data1:\n', data1) plt.polar(angle, data1) # 添加标题 plt.title('航空公司客户聚类结果') # 修改刻度 plt.xticks(angle[:-1], ['L', 'R', 'F', 'M', 'C']) # 添加图例 plt.legend(['第一类客户', '第二类客户', '第三类客户', '第四类客户', '第五类客户'], loc=0) # 保存 plt.savefig('航空公司客户聚类结果test1.png') # 3、保存及展示 plt.show()

可以尝试如下修改代码，使用一个 for 循环绘制五条折线： ...plt.savefig('航空公司客户聚类结果test1.png') # 展示 plt.show() 这样就可以在一个雷达图中展示出五条不同颜色和标签的折线了。

解释day = [i + 1 for i in range(int(len(temp) / 2))] day += day event = ['output' if i >= (len(temp) / 2) else 'label' for i in range(len(temp))] d = {'temp': temp, 'day': day, 'event': event} df = pd.DataFrame(data=d) sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event") plt.title('GRU test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

代码首先根据temp数据长度生成时间轴day，然后将day复制一份，接着根据时间轴day和event，生成一个包含时间序列数据、时间轴和观测/预测标签的字典d，并将该字典转换为一个pandas DataFrame对象df，...

import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.figure(figsize=(6,4)) def test(): #********** Begin ***** #读取“各站点各时刻进出站客流数据.xlsx”，绘制站点 155 各时刻进站客流线性图 #最后，采用plt.savefig函数保存图片，文件路径如下："学员4.2/155各时刻进站客流线性图.png" #********** End **********#

可以将代码修改为以下形式： import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ... plt.savefig('学员4.2/155各时刻进出站客流线性图.png') plt.show()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 df1 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\gj.csv') # 读取文件1 df2 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\yu.csv') # 读取文件2 epoch_1 = df1[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_1 = df1[" train/cls_loss"].values.tolist() epoch_2 = df2[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_2 = df2[" train/cls_loss"].values.tolist() # fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(10,10)) plt.figure(dpi=200, figsize=(8, 5)) plt.plot(epoch_1, mAP5_1, color='red', label='yolov5s改进算法') # 设置曲线相关系数 plt.plot(epoch_2, mAP5_2, color='black', label='yolov5s算法') # 设置曲线相关系数 plt.xticks(fontsize=10) plt.yticks(fontsize=10) plt.ylim(0, 0.001) plt.xlim(0, 100) # 设置坐标轴取值范围 plt.xlabel('epochs', fontsize=16) plt.ylabel('loss', fontsize=16) plt.legend(fontsize=12, loc="best") # 设置标签位置及大小 # plt.savefig("test.png",bbox_inches='tight') plt.show()

这段代码是用于绘制两条曲线的图形，并设置相关参数，其中包括以下几个操作： - plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']和plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False用于设置中文字体和正常显示负号；...

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