将绘图保存到图像文件:综合指南
虽然 matplotlib.pyplot 库提供了方便的 plt.show() 函数来显示由于图形用户界面中的绘图,通常需要将这些绘图保存为图像文件以用于文档或共享目的。本文提供了将绘图保存到图像文件而不是显示它们的综合指南。
将绘图保存到图像文件
要将绘图保存为图像文件,请使用plt.savefig() 函数。可以通过在文件名后附加所需的扩展名来指定文件格式:
import matplotlib.pyplot as plt plt.savefig('foo.png') # Saves the plot as a PNG file plt.savefig('foo.pdf') # Saves the plot as a PDF file
这些格式分别提供光栅化和矢量化输出。
删除空白
保存到图像文件的绘图有时可能会在边缘周围出现不需要的空白。要消除此空白,请将 bbox_inches='tight' 参数添加到 plt.savefig():
plt.savefig('foo.png', bbox_inches='tight')
显示绘图
需要注意的是,如果打算将绘图保存到图像文件后在 GUI 中显示,则应将 plt.show() 命令放在plt.savefig()。如果不这样做,将导致图像文件为空白。
总之,具有适当文件扩展名的 plt.savefig() 函数可以将绘图无缝保存为图像文件。 bbox_inches='tight' 参数有助于删除空格,如果要在 GUI 中显示绘图,则 plt.show() 应该遵循 plt.savefig()。
以上是如何将 Matplotlib 图另存为图像文件并删除多余的空格?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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