matplotlib：拉伸图像以覆盖整个图形

我非常习惯于使用matlab，现在尝试转换matplotlib和numpy。matplotlib中是否有一种方法可以使正在绘制的图像占据整个地物窗口

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# get image im as nparray
# ........

plt.figure()
plt.imshow(im)
plt.set_cmap('hot')

plt.savefig("frame.png")

我希望图像保持它的纵横比和比例，以数字的大小。。。因此，当我保存它时，它的大小与输入的图形完全相同，并且完全被图像覆盖

---

谢谢。

您可以使用下面的函数。 它根据所需的dpi分辨率计算图形所需的大小（以英寸为单位）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_im(image, dpi=80):
    px,py = im.shape # depending of your matplotlib.rc you may 
                              have to use py,px instead
    #px,py = im[:,:,0].shape # if image has a (x,y,z) shape 
    size = (py/np.float(dpi), px/np.float(dpi)) # note the np.float()

    fig = plt.figure(figsize=size, dpi=dpi)
    ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
    # Customize the axis
    # remove top and right spines
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['left'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.spines['bottom'].set_color('none')
    # turn off ticks
    ax.xaxis.set_ticks_position('none')
    ax.yaxis.set_ticks_position('none')
    ax.xaxis.set_ticklabels([])
    ax.yaxis.set_ticklabels([])

    ax.imshow(im)
    plt.show()

---

我使用以下代码片段完成了这项工作

#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *

delta = 0.025
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
Z = Z2-Z1  # difference of Gaussians
ax = Axes(plt.gcf(),[0,0,1,1],yticks=[],xticks=[],frame_on=False)
plt.gcf().delaxes(plt.gca())
plt.gcf().add_axes(ax)
im = plt.imshow(Z, cmap=cm.gray)

plt.show()

注意：侧面的灰色边框与轴的纵横比有关，可通过设置

aspect='equal'

或

aspect='auto'

或您的比率进行更改

也如振亚在评论中提到的

---

提到了

bbox\u inches='tight'

和

pad\u inches=-1

或p

ad\u inches=0

的

savefig

的参数，这里有一个最小的面向对象解决方案：

fig=plt.figure（figsize=（8,8））
ax=fig.add_轴（[0,0,1,1]，frameon=False，xticks=[]，yticks=[]））

用计算机测试它

ax.imshow([[0]])
fig.savefig('test.png')

保存一个统一的紫色块

编辑：正如@duhaime在下面指出的，这要求图形具有与轴相同的外观

如果要根据图形调整轴的大小，请将

aspect='auto'

添加到

imshow

如果要将地物调整大小以调整到轴的大小，请添加

from matplotlib import tight_bbox
bbox = fig.get_tightbbox(fig.canvas.get_renderer())
tight_bbox.adjust_bbox(fig, bbox, fig.canvas.fixed_dpi) 

---

在

imshow

调用之后。这是Jupyter的渲染器之类的东西隐式调用的重要部分。

看看这一点：这些答案都没有填满整个数字，但这里的答案是：加上一个用于

bbox\u inches='tight'

，这真正回答了这个问题。这只适用于方形图像。尝试

figsize=（2,8）

添加了一个修复程序。