保存された画像の空白を削除する
matplotlib を使用して画像を操作した後に画像を保存すると、保存された画像の周囲に不要な空白が発生する可能性があります。これはイライラするかもしれませんが、簡単な解決策があります。
デフォルトでは、matplotlib は保存プロセス中に画像の周囲にパディングを追加します。これを削除するには、savefig メソッドの bbox_inches パラメータを「tight」に設定します。これにより、保存された画像が画像データの正確なサイズにトリミングされるようになります。
例:
<code class="python">import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(1) img = mpimg.imread("image.jpg") plt.imshow(img) extent = fig.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted()) plt.savefig('1.png', bbox_inches='tight')</code>
追加の考慮事項:
- グラフの描画の問題: NetworkX を使用して作成されたグラフを含む Figure を保存するときに空白が発生するとのことでした。 bbox_inches='tight' が正しく設定されていること、およびこの場合もエクステント変数が正しく設定されていることを確認してください。
- 重複する質問: このトピックには関連する質問がいくつかあります。 、「保存された画像の周囲の空白の削除」と「重複の可能性」を含む。
これらの手順に従うことで、保存された画像の周囲の空白のパディングを削除できるはずです。画像データをクリーンかつ正確に表現するために、savefig を呼び出すときは必ず bbox_inches='tight' を使用してください。
以上が保存された Matplotlib 画像から空白を削除するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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