plt.savefig('output/关键词共同现网络.png',dpi = 390)

时间: 2024-01-13 22:05:16 浏览: 27
这段代码使用了 Matplotlib 库的 `savefig` 函数来保存当前图形为一个图片文件。图片文件将保存在名为 "关键词共同现网络.png" 的文件中,保存的路径为 "output/" 目录下。另外,通过设置 `dpi` 参数为 390,可以调整保存的图片的分辨率。请确保你已经导入了 Matplotlib 库,并且在运行这段代码之前已经创建了 "output/" 目录。 以下是修改后的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制图形 plt.savefig('output/关键词共同现网络.png', dpi=390) ``` 注意:你可以根据需要修改保存的文件名和路径,以及调整 `dpi` 参数的值。
相关问题

plt.savefig保持高清

要保存高清的图像,可以使用以下方法: 1. 使用高分辨率的图像:在绘制图像时,选择高分辨率的图像,例如300 dpi。 2. 使用矢量图像:使用矢量图像格式(如SVG、PDF、EPS)可以保持图像的高清晰度,因为它们不会失真或像素化。 3. 使用plt.savefig的参数:在使用plt.savefig保存图像时,可以使用dpi参数指定输出图像的分辨率。例如,plt.savefig("output.png", dpi=300) 将输出300 dpi的高清晰度图像。 4. 使用透明背景:在保存图像时,使用transparent=True参数可以保存透明背景的图像,这将保持图像的清晰度。 总之,要保存高清晰度的图像,请选择高分辨率和矢量图像格式,并使用plt.savefig的参数来指定输出图像的分辨率和透明度。

plt.savefig调整输出尺寸

要调整保存图像的输出尺寸,可以使用 `plt.figure` 函数来设置图像的大小,然后再使用 `plt.savefig` 函数保存图像。下面是一个示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个大小为(6, 4)的图像 fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) # 绘制图像 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # 调整保存图像的尺寸 fig.set_size_inches(12, 8) # 保存图像 plt.savefig('output.png', dpi=300) ``` 在上面的示例中,我们首先创建一个大小为(6, 4)的图像,并绘制一条曲线。然后使用 `fig.set_size_inches` 函数将图像的尺寸调整为(12, 8)。最后,使用 `plt.savefig` 函数将图像保存为名为 'output.png' 的文件,并指定 dpi 参数为 300。 你可以根据需要调整 `figsize` 和 `dpi` 来满足你的具体需求。

相关推荐

Traceback (most recent call last): File "E:\shengyibei\pythonProject_ecg (2)\pythonProject_ecg\main.py", line 224, in <module> plt.savefig('{}normalized_beats/{}/beat_{}_{}_{}.png'.format(output_path, beats_labels[i], record, i, beats_labels[i])) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 1023, in savefig res = fig.savefig(*args, **kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 3343, in savefig self.canvas.print_figure(fname, **kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 2366, in print_figure result = print_method( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 2232, in <lambda> print_method = functools.wraps(meth)(lambda *args, **kwargs: meth( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 509, in print_png self._print_pil(filename_or_obj, "png", pil_kwargs, metadata) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 457, in _print_pil FigureCanvasAgg.draw(self) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 394, in draw self.renderer = self.get_renderer() File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\_api\deprecation.py", line 384, in wrapper return func(*inner_args, **inner_kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 411, in get_renderer self.renderer = RendererAgg(w, h, self.figure.dpi) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 84, in __init__ self._renderer = _RendererAgg(int(width), int(height), dpi) MemoryError: In RendererAgg: Out of memory 进程已结束,退出代码1

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

最新推荐

recommend-type

基于GEC6818五子棋游戏GEC6818_Gomoku.zip

五子棋游戏想必大家都非常熟悉,游戏规则十分简单。游戏开始后,玩家在游戏设置中选择人机对战,则系统执黑棋,玩家自己执白棋。双方轮流下一棋,先将横、竖或斜线的5个或5个以上同色棋子连成不间断的一排者为胜。 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【技术】 Java、Python、Node.js、Spring Boot、Django、Express、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、React、Angular、Vue、Bootstrap、Material-UI、Redis、Docker、Kubernetes
recommend-type

单片机C语言Proteus仿真实例左右来回的流水灯

单片机C语言Proteus仿真实例左右来回的流水灯提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

python中从Excel中取的列没有了0

可能是因为Excel中的列被格式化为数字,而数字前导的0被省略了。可以在Excel中将列的格式更改为文本,这样就会保留数字前导的0。另外,在Python中读取Excel时,可以将列的数据类型指定为字符串,这样就可以保留数字前导的0。例如: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名': str}) # 输出列数据 print(df['列名']) ``` 其中,`dtype={'列名': str}`表示将列名为“列名”的列的数据类型指定为字符串。