plt.savefig只保存图像 不要坐标轴和背景

时间: 2023-08-24 17:31:44 浏览: 231
如果你想使用`plt.savefig()`仅保存绘制好的图像,而不包含坐标轴和背景,可以通过设置`bbox_inches`参数和`transparent`参数来实现。 `bbox_inches`参数用于指定需要保存的图像区域,常用的参数值有: - `tight`:仅保存绘图区域,去除周围空白部分。 - `standard`:保存整个图像,包括周围空白部分。 `transparent`参数用于指定是否要保存透明背景,如果需要保存透明背景,则设置该参数为`True`,否则设置为`False`。 下面是一个示例代码,演示如何使用`plt.savefig()`保存无坐标轴和背景的图像: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) # 绘制图像 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) # 隐藏坐标轴 ax.set_axis_off() # 保存图像 plt.savefig('my_figure.png', bbox_inches='tight', transparent=True) ``` 运行上述代码后,会在当前目录下生成一张名为`my_figure.png`的图像,该图像仅包含绘制好的曲线,没有坐标轴和背景。
相关问题

plt.savefig只保存图片,不保存多余坐标轴

如果你只想保存图片而不包括多余的坐标轴,可以使用 `plt.axis('off')` 来关闭坐标轴。下面是一个示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制图像 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # 关闭坐标轴 plt.axis('off') # 保存图像 plt.savefig('output.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0) ``` 在上面的示例中,我们使用 `plt.axis('off')` 关闭了坐标轴的显示。然后,使用 `plt.savefig` 函数将图像保存为名为 'output.png' 的文件。我们还指定了 `bbox_inches='tight'` 和 `pad_inches=0` 参数来去除多余的空白区域。 这样保存的图像就只包含绘制的内容,没有多余的坐标轴。

plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.savefig(f'评论词云图.png',dpi = 200) plt.show()

这个代码段的作用是生成并保存一张名为“评论词云图.png”的图片,并在屏幕上显示出来。具体的步骤如下: 1. `plt.imshow(wc)`:用matplotlib库显示名为`wc`的词云图像。 2. `plt.axis("off")`:隐藏图像的坐标轴。 3. `plt.savefig(f'评论词云图.png',dpi = 200)`:将图像保存在当前工作目录下,文件名为“评论词云图.png”,分辨率为200dpi。 4. `plt.show()`:显示图像在屏幕上。

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根据您提供的代码,绘制折线图的代码有问题。您使用了 fig.plot 而不是 ax.plot,应该修改为 ax.plot 才能将折线画在正确的坐标系上。此外,为了确保每个箱线图的 x 轴标签都显示,您可以使用 plt.xticks 来设置 x 轴标签的字体大小和旋转角度。另外,您可以使用 ax.set_xlim 来设置 x 轴的范围,以确保所有箱线图和折线图都在图像内。修改后的代码如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(200, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax, whis=3, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='--', color='red') # 设置 x 轴范围 ax.set_xlim(0, len(xtick_labels)+1) # 设置 x 轴标签字体大小和旋转角度 plt.xticks(range(1, len(xtick_labels)+1), fontsize=20, rotation=90) # 设置 y 轴标签字体大小 plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距,使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') # 显示图形 plt.show() 希望这可以帮助您解决问题!

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