plt.savefig('my_plot.png') <Figure size 432x288 with 0 Axes>图片存到哪去了

这个代码将 matplotlib 的图形保存为名为 "my_plot.png" 的文件，该文件将保存在当前 Python 脚本的工作目录中。你可以使用以下代码来查看当前 Python 脚本的工作目录：

import os
print(os.getcwd())

如果你需要更改保存图像的路径，你可以指定一个完整的文件路径来保存图像。例如：

import os
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 保存图像到指定路径
save_path = os.path.join(os.getcwd(), 'images', 'my_plot.png')
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能正确地工作。

相关问题

AttributeError: 'function' object has no attribute 'subplots' <Figure size 432x288 with 0 Axes>

在Python中，当你尝试调用一个对象没有的属性时，会出现AttributeError。在你提供的引用中，报错信息是"'function' object has no attribute 'subplots'"，意味着你尝试在一个函数对象上调用'subplots'属性，但该函数对象并没有这个属性。

要解决这个问题，你需要确保你正在调用正确的对象和属性。在这种情况下，你可能是在一个函数上调用了'subplots'属性，而不是在一个Figure对象上调用它。

下面是一个示例，演示了如何使用Figure对象的subplots方法创建一个子图，并使用subplots_adjust方法调整子图之间的间距[^2]：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Figure对象和一个包含子图的Axes对象
fig, ax = plt.subplots()

# 在子图上绘制一些内容
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])

# 调整子图之间的间距
fig.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.2, hspace=0.2)

# 保存Figure对象为图片文件
fig.savefig('plot.png')

请注意，这里使用的是plt.subplots()函数来创建Figure对象和Axes对象，而不是直接调用'subplots'属性。然后，我们可以在Axes对象上绘制内容，并使用Figure对象的subplots_adjust方法来调整子图之间的间距。最后，我们可以使用Figure对象的savefig方法将Figure保存为图片文件。

代码解释import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(font="Kaiti", style="ticks", font_scale=1.4) matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('战狼2-观看后=清洗后的数据(1).xlsx') # 指定要绘制词云图的列 column_name = '评论内容' # 获取指定列的文本数据 column_data = df[column_name].astype(str) # 统计文本频次 text_counts = column_data.value_counts() # 只保留前 20 个数据 text_counts = text_counts[:20] # 绘制密度条形图 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.bar(text_counts.index, text_counts.values, alpha=0.7) plt.xlabel(column_name) plt.ylabel('Frequency') plt.title('Density Bar Plot') plt.xticks(rotation=60, ha='right') # 设置 x 轴文字右对齐 plt.tight_layout() plt.show() # 将图形保存为 PNG 文件 plt.savefig('2_密度条形图.png', bbox_inches='tight')

这段代码是用来生成一个密度条形图。首先导入了需要的库，包括matplotlib用于绘图，pandas用于数据处理，seaborn用于设置绘图样式。然后设置了字体、样式和字体大小等参数。接下来读取了一个Excel文件中的数据，并选择了一个列作为评论内容。然后将该列的数据转换为字符串类型，并统计各个文本出现的频次。接着对频次进行排序，只保留前20个数据。然后使用matplotlib绘制了密度条形图，并设置了x轴的文本对齐方式和旋转角度。最后通过plt.savefig将图形保存为PNG文件。