plt将list数据保存成png

时间: 2023-09-06 15:07:42 浏览: 122
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利用.plt文件和plot绘制工程图形.rar_PLT_plt文件_poethrr

在Python中,您可以使用`matplotlib`库中的`pyplot`模块来绘制图像,然后使用`savefig()`函数将图像保存为文件。以下是一个示例代码,展示如何将一个列表(List)保存为图像: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个包含10个整数的列表(List) my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 创建一个图像对象,宽度为10个像素,高度为1个像素 fig, ax = plt.subplots(figsize=(len(my_list), 1)) # 将列表(List)中的每个元素绘制到图像上 ax.plot(my_list) # 隐藏坐标轴和框线 ax.axis('off') # 保存图像为PNG格式 plt.savefig('my_list.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0) ``` 在上面的示例中,我们首先定义一个包含10个整数的列表(List)。然后,我们使用`plt.subplots()`函数创建一个图像对象,并将其宽度设置为列表长度,高度设置为1像素。接下来,我们使用`ax.plot()`函数将列表(List)中的每个元素绘制到图像上。最后,我们使用`plt.savefig()`函数将图像保存为PNG文件。 注意,在绘制图像之前,我们使用`ax.axis('off')`函数隐藏了坐标轴和框线,以便只显示数据的线条。另外,我们使用`bbox_inches='tight'`和`pad_inches=0`参数来删除图像周围的空白区域。这样可以确保图像的大小与列表(List)的大小完全一致,不会有额外的空白区域。
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在下面代码中修改添加一个可视化图,用来画出r经过t_sne之后前15行和15到30行数据的可视化图。import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

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