Plot in Bilddatei speichern, anstatt ihn anzuzeigen

Dies zeigt die Figur in einer GUI an:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.show()

Aber wie speichere ich die Figur stattdessen in eine Datei (zB foo.png)?

Beim Benutzen matplotlib.pyplot.savefigdas Dateiformat kann durch die Erweiterung angegeben werden:

from matplotlib import pyplot as plt

plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.pdf')

Das ergibt eine gerasterte bzw. vektorisierte Ausgabe. Außerdem gibt es manchmal unerwünschte Leerzeichen um das Bild herum, die entfernt werden können mit:

plt.savefig('foo.png', bbox_inches="tight")

Beachten Sie, dass beim Anzeigen des Diagramms plt.show() sollte folgen plt.savefig(); andernfalls ist das Dateibild leer.

Wie andere gesagt haben, plt.savefig() oder fig1.savefig() ist in der Tat der Weg, um ein Bild zu speichern.

Allerdings habe ich das in bestimmten Fällen gefunden Die Figur wird immer angezeigt. (z.B. bei Spyder mit plt.ion(): interaktiver Modus = Ein.) Ich umgehe dies, indem ich das Schließen des Figurenfensters erzwinge mit:

plt.close(figure_object)

(sehen Dokumentation). Auf diese Weise habe ich während einer großen Schleife keine Millionen offener Zahlen. Beispielnutzung:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots( nrows=1, ncols=1 )  # create figure & 1 axis
ax.plot([0,1,2], [10,20,3])
fig.savefig('path/to/save/image/to.png')   # save the figure to file
plt.close(fig)    # close the figure window

Sie sollten die Abbildung später bei Bedarf wieder öffnen können fig.show() (nicht selbst getestet).

Die Lösung ist:

pylab.savefig('foo.png')

Habe gerade diesen Link in der MatPlotLib-Dokumentation gefunden, der genau dieses Problem anspricht:
http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generate-images-without-having-a-window-appear

Sie sagen, dass der einfachste Weg, um zu verhindern, dass die Zahl auftaucht, darin besteht, ein nicht interaktives Backend (z. B. Agg) zu verwenden, via matplotib.use(<backend>)z.B:

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('myfig')

Ich persönlich bevorzuge immer noch die Verwendung plt.close( fig ), seitdem haben Sie die Möglichkeit, bestimmte Zahlen (während einer Schleife) auszublenden, aber Zahlen für die Datenverarbeitung nach der Schleife anzuzeigen. Es ist wahrscheinlich langsamer als die Wahl eines nicht interaktiven Backends – wäre interessant, wenn jemand das testen würde.

AKTUALISIEREN: für Spyder können Sie das Backend normalerweise nicht auf diese Weise einstellen (da Spyder matplotlib normalerweise früh lädt und Sie daran hindert, matplotlib.use()).

Verwenden Sie stattdessen plt.switch_backend('Agg')oder Ausschalten “Unterstützung aktivieren” in den Spyder-Einstellungen und führen Sie die matplotlib.use('Agg') kommandiere dich.

Aus diesen zwei Hinweisen: eins, zwei

Wenn Ihnen das Konzept der “aktuellen” Figur nicht gefällt, tun Sie Folgendes:

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread("src.png")
mpimg.imsave("out.png", img)

import datetime
import numpy as np
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt

# Create the PdfPages object to which we will save the pages:
# The with statement makes sure that the PdfPages object is closed properly at
# the end of the block, even if an Exception occurs.
with PdfPages('multipage_pdf.pdf') as pdf:
    plt.figure(figsize=(3, 3))
    plt.plot(range(7), [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], 'r-o')
    plt.title('Page One')
    pdf.savefig()  # saves the current figure into a pdf page
    plt.close()

    plt.rc('text', usetex=True)
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    x = np.arange(0, 5, 0.1)
    plt.plot(x, np.sin(x), 'b-')
    plt.title('Page Two')
    pdf.savefig()
    plt.close()

    plt.rc('text', usetex=False)
    fig = plt.figure(figsize=(4, 5))
    plt.plot(x, x*x, 'ko')
    plt.title('Page Three')
    pdf.savefig(fig)  # or you can pass a Figure object to pdf.savefig
    plt.close()

    # We can also set the file's metadata via the PdfPages object:
    d = pdf.infodict()
    d['Title'] = 'Multipage PDF Example'
    d['Author'] = u'Jouni K. Sepp\xe4nen'
    d['Subject'] = 'How to create a multipage pdf file and set its metadata'
    d['Keywords'] = 'PdfPages multipage keywords author title subject'
    d['CreationDate'] = datetime.datetime(2009, 11, 13)
    d['ModDate'] = datetime.datetime.today()

Ich habe folgendes verwendet:

import matplotlib.pyplot as plt

p1 = plt.plot(dates, temp, 'r-', label="Temperature (celsius)")  
p2 = plt.plot(dates, psal, 'b-', label="Salinity (psu)")  
plt.legend(loc="upper center", numpoints=1, bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),        ncol=2, fancybox=True, shadow=True)

plt.savefig('data.png')  
plt.show() 
plt.close()

Ich fand es sehr wichtig, plt.show nach dem Speichern der Figur zu verwenden, sonst funktioniert es nicht.Abbildung in PNG exportiert