plt.savefig 空白的

使用 plt.savefig() 命令生成的图像出现空白可能有多种原因。首先，可能是由于使用 plt.savefig() 命令时未指定输出图像的文件名和路径，这会导致图像被生成但无法显示。其次，可能是由于图像被保存的格式和文件名不兼容，例如将图像以 .jpg 格式保存但文件名的后缀为 .png。此外，还可能是由于图像被保存的分辨率过低或图像被完全剪裁而导致生成的图像为空白。解决这些问题可以尝试以下方法：

1. 使用 plt.savefig() 命令时，确认已指定输出图像的文件名和路径。
2. 确认所保存的图像格式与文件名的后缀兼容。
3. 设置合适的 dpi（每英寸点数），以提高图像的分辨率。
4. 通过调节图像的边距、尺寸、比例等参数，可以避免图像被完全裁剪导致生成空白图像。
5. 如果仍然不能解决问题，可以尝试使用其他图像保存命令，例如 PIL 库的 Image.save() 命令等。

相关问题

plt.savefig保存eps

### matplotlib `savefig` 函数保存 EPS 格式图像的方法

当使用 Matplotlib 的 `savefig` 函数来保存 EPS (Encapsulated PostScript) 文件时，可能会遇到一些特定的问题，比如透明度失效或是保存后的图像质量不佳等问题。以下是针对这些问题的具体处理方式。

#### 1. 解决透明度问题
对于希望保留图形中的透明效果的情况，在直接通过 `savefig` 输出为 EPS 格式时确实存在无法正常显示透明属性的现象[^4]。一种有效的替代方案是在拥有 LaTeX 环境的前提下先将图表导出为 PNG 格式的文件并确保其具有所需的透明特性；之后利用外部工具如 `bmeps` 转换成 EPS 格式：

bmeps -c input_image.png output_image.eps

此操作可以在命令行界面执行，并且需要注意的是查看最终得到的 EPS 文件可能需要适当调整缩放比例才能正确观察到内容。

#### 2. 提升保存图像的质量
为了获得更高质量的 EPS 文件，可以设置更高的 DPI（每英寸点数），尽管这通常不是必需的操作因为矢量图本身即具备无限放大而不失真的特点。不过如果涉及到复杂的背景填充或其他细节，则可以通过增加参数 `dpi=300` 或更高值来进行尝试[^3]:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
# 绘制您的数据...
plt.savefig('output_file.eps', format='eps', dpi=300, bbox_inches='tight')

这里还加入了 `bbox_inches='tight'` 参数用于防止任何重要的绘图元素被意外裁切掉[^2]。

#### 3. 避免调用顺序错误导致空白输出
另一个常见的问题是由于在调用了 `plt.show()` 显示窗口后再去调用 `plt.savefig()` 导致只得到了一张空白页的结果。为了避免这种情况的发生，请务必保证所有的保存指令都位于展示之前完成[^5]。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title("Sample Plot")

# 正确的做法是先保存再显示
plt.savefig('sample_plot.eps', format='eps')

# 展示图形给用户看
plt.show()

plt.savefig格式

### 使用 `savefig` 函数保存图像

Matplotlib 提供了 `savefig` 方法来保存绘制好的图形到文件中。此方法允许指定多种参数以控制输出的质量、格式和其他特性。

#### 基本语法

import matplotlib.pyplot as plt

plt.savefig('filename', dpi=None, facecolor='w', edgecolor='w',
            orientation='portrait', papertype=None, format=None,
            transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1,
            frameon=None, metadata=None)

- **dpi**: 控制输出分辨率，默认情况下会采用屏幕显示的DPI，但对于高质量打印品来说可以设置更高的值[^1]。

- **facecolor/edgecolor**: 设置背景颜色和边框颜色。对于透明背景的需求，可以通过调整这两个选项实现[^2]。

- **format**: 文件格式可以根据扩展名自动推断出来，也可以通过该参数显式指明（如 'png'、'pdf' 等）。如果未提供，则依据文件名中的扩展部分决定[^3]。

- **transparent**: 如果希望图片具有透明度支持的话，可将其设为 True 来移除白色填充[^4]。

- **bbox_inches**: 可以为 'tight' 或者是一个 Bbox 对象，用来裁剪多余的空白区域[^5]。

- **pad_inches**: 当 bbox_inches 设定为 tight 时有效，用于定义四周留白大小[^6]。

下面给出一段简单的例子展示如何利用这些参数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title("A Sine Wave")

# Save with high DPI and no extra whitespace around plot.
plt.savefig('sine_wave.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

上述代码片段展示了如何创建一个正弦波图表并以高分辨率无多余边缘的方式保存下来。