Matplotlib kullanarak çizimi görüntülemek yerine resim dosyasına kaydedin

Anında parseller oluşturmak için hızlı ve kirli bir senaryo yazıyorum. Aşağıdaki kodu ( Matplotlib belgelerinden) bir başlangıç ​​noktası olarak kullanıyorum:

from pylab import figure, axes, pie, title, show

# Make a square figure and axes
figure(1, figsize=(6, 6))
ax = axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
fracs = [15, 30, 45, 10]

explode = (0, 0.05, 0, 0)
pie(fracs, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
title('Raining Hogs and Dogs', bbox={'facecolor': '0.8', 'pad': 5})

show()  # Actually, don't show, just save to foo.png

Bir GUI üzerinde arsa görüntülemek istemiyorum, bunun yerine, örneğin bir toplu iş komut dosyalarında kullanılabilir, böylece arsa bir dosyaya (foo.png demek) kaydetmek istiyorum. Bunu nasıl yaparım?

Soru cevaplanmış olsa da, matplotlib.pyplot.savefig kullanırken bazı yararlı ipuçları eklemek istiyorum . Dosya biçimi, uzantı tarafından belirtilebilir:

from matplotlib import pyplot as plt

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

Her ikisi de yararlı olabilecek sırasıyla rasterleştirilmiş veya vektörize bir çıktı verecektir. Ayrıca pylab, görüntünün etrafında cömert, genellikle istenmeyen bir boşluk bıraktığını göreceksiniz . Şunlarla kaldır:

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

Diğerlerinin söylediği gibi, plt.savefig()ya fig1.savefig()da gerçekten bir görüntüyü kaydetmenin yolu.

Ancak bazı durumlarda rakamın her zaman gösterildiğini gördüm . (örn. Spyder sahip plt.ion(): interaktif mod = Açık.) Dev döngümdeki şekil penceresinin kapanmasını plt.close(figure_object)( belgelere bakın ) zorlayarak bu sorunu gideririm , bu yüzden döngü sırasında bir milyon açık figürüm yok:

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

Gerekirse figürü daha sonra tekrar açabilmelisiniz fig.show()(kendimi test etmedim).

Çözüm şudur:

pylab.savefig('foo.png')

Bu bağlantıyı tam olarak bu sorunu ele alan MatPlotLib belgelerinde buldum: http://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generate-images-without-having-a-window-appear

Şeklin ortaya çıkmasını önlemenin en kolay yolunun etkileşimli olmayan bir arka uç (ör. Agg) matplotib.use(<backend>), örneğin:

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

Ben hala kişisel olarak kullanmayı tercih ediyorum plt.close( fig ), çünkü o zaman belirli rakamları (bir döngü sırasında) gizleme seçeneğiniz var, ancak yine de döngü sonrası veri işleme için rakamları görüntülüyorsunuz. Muhtemelen etkileşimli olmayan bir arka uç seçmekten daha yavaştır - birisi bunu test ederse ilginç olurdu.

GÜNCELLEME : Spyder için, genellikle arka ucu bu şekilde ayarlayamazsınız (Spyder genellikle matplotlib'i erken yükler, kullanmanızı engeller matplotlib.use()).

Bunun yerine, Spyder tercihlerinde plt.switch_backend('Agg')" etkinleştirmeyi etkinleştir " seçeneğini kullanın veya kapatın vematplotlib.use('Agg') komutu kendiniz .

Bu iki ipucundan: bir , iki

"Mevcut" figür kavramını beğenmediyseniz, şunları yapın:

import matplotlib.image as mpimg

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

Diğer cevaplar doğrudur. Ancak bazen şekil nesnesini daha sonra açmak istediğimi fark ediyorum . Örneğin, etiket boyutlarını değiştirmek, ızgara eklemek veya başka işlemler yapmak isteyebilirim. Mükemmel bir dünyada, basitçe arsa üreten kodu yeniden çalıştırır ve ayarları uyarlarım. Ne yazık ki, dünya mükemmel değil. Bu nedenle, PDF veya PNG'ye kaydetmenin yanı sıra şunu ekliyorum:

with open('some_file.pkl', "wb") as fp:
    pickle.dump(fig, fp, protocol=4)

Bunun gibi, daha sonra şekil nesnesini yükleyebilir ve ayarları istediğim gibi değiştirebilirim.

Ayrıca, yığıntaki locals()her işlev / yöntem için kaynak kodu ve sözlükle yığını yazarım , böylece daha sonra şekli tam olarak neyin ürettiğini söyleyebilirim.

Dikkat: Bazen bu yöntem çok büyük dosyalar oluşturduğundan dikkatli olun.

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()

İstediğiniz içeriği oluşturmak için plot () ve diğer işlevleri kullandıktan sonra, ekrana veya dosyaya çizim arasında seçim yapmak için aşağıdaki gibi bir cümle kullanabilirsiniz:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(4, 5))       # size in inches
# use plot(), etc. to create your plot.

# Pick one of the following lines to uncomment
# save_file = None
# save_file = os.path.join(your_directory, your_file_name)  

if save_file:
    plt.savefig(save_file)
    plt.close(fig)
else:
    plt.show()

Aşağıdakileri kullandım:

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()  
f.close()
plt.close()

Ben şekil kaydettikten sonra plt.how kullanmak için çok önemli buldum, aksi takdirde işe yaramaz. png olarak ihraç edilen rakam

Bunlardan birini yapabilirsiniz:

plt.show(hold=False)
plt.savefig('name.pdf')

ve GUI grafiğini kapatmadan önce savefig dosyasının bitmesine izin vermeyi unutmayın. Bu şekilde görüntüyü önceden görebilirsiniz.

Alternatif olarak, birlikte bakabilirsin plt.show() Sonra yakın GUI ve komut dosyasını tekrar çalıştırın, ancak bu kez yerini plt.show()ile plt.savefig().

Alternatif olarak,

fig, ax = plt.figure(nrows=1, ncols=1)
plt.plot(...)
plt.show()
fig.savefig('out.pdf')

Benim gibi Spyder IDE kullanıyorsanız etkileşimli modu şu yöntemlerle devre dışı bırakmanız gerekir:

plt.ioff()

(bu komut bilimsel başlatma ile otomatik olarak başlatılır)

Tekrar etkinleştirmek istiyorsanız, şunu kullanın:

plt.ion()

Çözüm :

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
plt.figure()
ts.plot()
plt.savefig("foo.png", bbox_inches='tight')

Görüntüyü görüntülemek ve görüntü kullanımını kaydetmek istiyorsanız:

%matplotlib inline

sonra import matplotlib

Soruya göre Matplotlib (pyplot) savefig boş görüntü verir .

Bir şey not etmelisiniz: kullanırsanız plt.showve sonra kullanmanız gerekiyorsa plt.savefigveya boş bir görüntü vereceksiniz.

Ayrıntılı bir örnek:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, title):
    plt.plot(lst_iter, lst_loss, '-b', label='loss')
    plt.plot(lst_iter, lst_acc, '-r', label='accuracy')

    plt.xlabel("n iteration")
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.title(title)
    plt.savefig(title+".png")  # should before plt.show method

    plt.show()


def test_draw():
    lst_iter = range(100)
    lst_loss = [0.01 * i + 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
    # lst_loss = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
    lst_acc = [0.01 * i - 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
    # lst_acc = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
    draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, "sgd_method")


if __name__ == '__main__':
    test_draw()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("image.png")

Jupyter Notebook'da , bir hücrede plt kodunun geri kalanıyla birlikte kaldırmanız plt.show()ve eklemeniz gerekir plt.savefig(). Görüntü yine de not defterinizde görünecektir.

Bugün (bu soru yapıldığında mevcut değildi) birçok insanın Jupyter Notebook'u python konsolu olarak kullandığı göz önüne alındığında, grafikleri kaydetmek için son derece kolay bir yol var, .pngçünkü matplotlib's pylabsınıfını Jupyter Notebook'dan çağırın, rakamı yerinde çizin' 'jupyter hücreleri' ni tıklatın ve ardından bu şekli / resmi yerel bir dizine sürükleyin. %matplotlib inlineİlk satırda unutmayın !

Buna ek olarak __file__, resim ve Python dosyası aynı adları almak için adı ekledim . Daha iyi görünmesi için birkaç argüman ekledim:

# Saves a PNG file of the current graph to the folder and updates it every time
# (nameOfimage, dpi=(sizeOfimage),Keeps_Labels_From_Disappearing)
plt.savefig(__file__+".png",dpi=(250), bbox_inches='tight')
# Hard coded name: './test.png'

Kullanırken matplotlib.pyplot, önce planınızı kaydetmeli ve ardından şu 2 satırı kullanarak kapatmalısınız:

fig.savefig('plot.png') # save the plot, place the path you want to save the figure in quotation
plt.close(fig) # close the figure window

Daha önce önerildiği gibi, aşağıdakilerden birini kullanabilirsiniz:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("myfig.png")

Görüntülemekte olduğunuz IPhython görüntüsünü kaydetmek için. Veya farklı bir notta (farklı bir açıdan bakıldığında), açık cv ile çalışmaya başlarsanız veya açık cv ithal edildiyseniz, şunları yapabilirsiniz:

ithalat cv2

cv2.imwrite ( "myfig.png", görüntü)

Ancak bu, Açık CV ile çalışmanız gerektiğinde mümkündür. Aksi takdirde plt.savefig () yeterli olmalıdır.

Resminizi herhangi bir uzantıyla (png, jpg, vb.) Ve istediğiniz çözünürlükle kaydedebilirsiniz. İşte figürünüzü kaydetmek için bir fonksiyon.

import os

def save_fig(fig_id, tight_layout=True, fig_extension="png", resolution=300):
    path = os.path.join(IMAGES_PATH, fig_id + "." + fig_extension)
    print("Saving figure", fig_id)
    if tight_layout:
        plt.tight_layout()
    plt.savefig(path, format=fig_extension, dpi=resolution)

'fig_id' figürünüzü kaydetmek istediğiniz isimdir. Umarım yardımcı olur:)

Bunu şöyle yapabilirsiniz:

def plotAFig():
  plt.figure()
  plt.plot(x,y,'b-')
  plt.savefig("figurename.png")
  plt.close()