Python 如何在循环的每次迭代中将新图形保存为png

我不知道如何使用NetworkX为循环的每次迭代保存一个新的图形png。我借用了这个问题的代码：并对它进行了一些操作。代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(12,12))
ax = plt.subplot(111)
ax.set_title('Graph - Shapes', fontsize=10)

G = nx.DiGraph()
G.add_node('shape1', level=1)
G.add_node('shape2', level=2)
G.add_node('shape3', level=2)
G.add_node('shape4', level=3)
G.add_edge('shape1', 'shape2')
G.add_edge('shape1', 'shape3')
G.add_edge('shape3', 'shape4')
pos = nx.spring_layout(G)
n = 0
colorses = ['yellow', 'red', 'blue', 'green']
while n < len(colorses):
    nx.draw(G, pos, node_size=1500, node_color=colorses[n], font_size=8, font_weight='bold')
    plt.tight_layout()
    # plt.show()
    plt.savefig("Graph.png", format="PNG")
    n += 1

将networkx导入为nx
将matplotlib.pyplot作为plt导入
图=plt.图（图尺寸=（12,12））
ax=plt.子批次（111）
ax.set_title（'Graph-Shapes'，fontsize=10）
G=nx.DiGraph（）
G.add_节点（'shape1'，级别=1）
G.add_节点（'shape2'，级别=2）
G.add_节点（'shape3'，级别=2）
G.add_节点（'shape4'，级别=3）
G.添加边（“形状1”、“形状2”）
G.添加边（“形状1”、“形状3”）
G.添加边（“形状3”、“形状4”）
位置=nx.弹簧布置图（G）
n=0
颜色=[“黄色”、“红色”、“蓝色”、“绿色”]
当n

---

理想情况下，我希望有四个图像，每个图像具有不同的颜色节点。如果你需要更多的信息，请告诉我。谢谢

第一个建议，通过索引值访问颜色不是“Pythonic”。相反，使用

for

循环：

for color in colors:
    print(color)

在循环的每次迭代中，您的代码都会覆盖

Graph.png

。要为每次迭代保存新文件，只需在每次迭代中重命名输出文件。一种方法是使用和函数：

import networkx as nx                                                                                             
import matplotlib.pyplot as plt                                             

fig = plt.figure(figsize=(12,12))                                           
ax = plt.subplot(111)                                                       
ax.set_title('Graph - Shapes', fontsize=10)                                 

G = nx.DiGraph()                                                            
G.add_node('shape1', level=1)                                               
G.add_node('shape2', level=2)                                               
G.add_node('shape3', level=2)                                               
G.add_node('shape4', level=3)                                               
G.add_edge('shape1', 'shape2')                                              
G.add_edge('shape1', 'shape3')                                              
G.add_edge('shape3', 'shape4')                                              
pos = nx.spring_layout(G)                                                   
colors = ['yellow', 'red', 'blue', 'green']                                 
for i, color in enumerate(colors):                                          
    nx.draw(G, pos, node_size=1500, node_color=color, font_size=8, font_weight='bold')
    plt.tight_layout()                                                      
    plt.savefig('Graph_{}.png'.format(i), format="PNG")                     

---

第一个建议是，通过索引值访问颜色不是“Pythonic”。相反，使用

for

循环：

for color in colors:
    print(color)

在循环的每次迭代中，您的代码都会覆盖

Graph.png

。要为每次迭代保存新文件，只需在每次迭代中重命名输出文件。一种方法是使用和函数：

import networkx as nx                                                                                             
import matplotlib.pyplot as plt                                             

fig = plt.figure(figsize=(12,12))                                           
ax = plt.subplot(111)                                                       
ax.set_title('Graph - Shapes', fontsize=10)                                 

G = nx.DiGraph()                                                            
G.add_node('shape1', level=1)                                               
G.add_node('shape2', level=2)                                               
G.add_node('shape3', level=2)                                               
G.add_node('shape4', level=3)                                               
G.add_edge('shape1', 'shape2')                                              
G.add_edge('shape1', 'shape3')                                              
G.add_edge('shape3', 'shape4')                                              
pos = nx.spring_layout(G)                                                   
colors = ['yellow', 'red', 'blue', 'green']                                 
for i, color in enumerate(colors):                                          
    nx.draw(G, pos, node_size=1500, node_color=color, font_size=8, font_weight='bold')
    plt.tight_layout()                                                      
    plt.savefig('Graph_{}.png'.format(i), format="PNG")                     

---

只需更改输出文件的名称

while n < len(colorses):
    nx.draw(G, pos, node_size=1500, node_color=colorses[n], font_size=8, font_weight='bold')
    plt.tight_layout()
    # plt.show()
    plt.savefig("Graph" + str(n) +".png", format="PNG")
    n += 1

---

这不是很好，因为字符串将有空格，但您可以事先调整它

只需更改输出文件的名称

while n < len(colorses):
    nx.draw(G, pos, node_size=1500, node_color=colorses[n], font_size=8, font_weight='bold')
    plt.tight_layout()
    # plt.show()
    plt.savefig("Graph" + str(n) +".png", format="PNG")
    n += 1

---

这不是很好，因为字符串将有空格，但是你可以事先调整它。

顺便说一句，我刚刚使用了这个方法，我添加了一个步骤，使我的标签来自我的文件名。我希望它能帮助别人

    files = glob.glob(folder+'\\'+'*.csv', recursive=False)
    for file in files:
        df1=pd.read_csv(file,header=1,sep=',')
        nslice = (sum(1 for line in open(file))-1)/3
        base = print(os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])
        fig = plt.figure()
        ax = plt.subplot(111)
        c = ax.plot(df1.iloc[0:int(nslice)-1,[22]],df1.iloc[0:int(nslice)-1,[4]],label='Cuticle')
        t = ax.plot(df1.iloc[int(nslice):(int(nslice)-1)*2,[22]],df1.iloc[int(nslice):(int(nslice)-1)*2,[4]],label='Tissue')
        p = ax.plot(df1.iloc[int(nslice)*2:(int(nslice)-1)*3,[22]],df1.iloc[int(nslice)*2:(int(nslice)-1)*3,[4]],label='Phenanthrene')
        title_obj = plt.title(base)
        plt.xlabel("Slice #")
        plt.ylabel("Avg MGV")
        ax.legend()
        plt.savefig('plot'+str(os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])+'.png')
        plt.show()
        plt.close('all')

---

Peace

顺便说一句，我刚刚使用了这个方法，并进一步添加了一个步骤，使我的标签来自我的文件名。我希望它能帮助别人

    files = glob.glob(folder+'\\'+'*.csv', recursive=False)
    for file in files:
        df1=pd.read_csv(file,header=1,sep=',')
        nslice = (sum(1 for line in open(file))-1)/3
        base = print(os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])
        fig = plt.figure()
        ax = plt.subplot(111)
        c = ax.plot(df1.iloc[0:int(nslice)-1,[22]],df1.iloc[0:int(nslice)-1,[4]],label='Cuticle')
        t = ax.plot(df1.iloc[int(nslice):(int(nslice)-1)*2,[22]],df1.iloc[int(nslice):(int(nslice)-1)*2,[4]],label='Tissue')
        p = ax.plot(df1.iloc[int(nslice)*2:(int(nslice)-1)*3,[22]],df1.iloc[int(nslice)*2:(int(nslice)-1)*3,[4]],label='Phenanthrene')
        title_obj = plt.title(base)
        plt.xlabel("Slice #")
        plt.ylabel("Avg MGV")
        ax.legend()
        plt.savefig('plot'+str(os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])+'.png')
        plt.show()
        plt.close('all')

---

和平

嗯。。。如果您在每次迭代中更改文件名，使

“Graph.png”

依赖于

n

，比如

plt.savefig（“Graph{}.png.”format（n），format=“png”）

？嗯。。。如果您每次迭代都更改文件名，使

“Graph.png”

依赖于

n

，比如

plt.savefig（“Graph{}.png.”format（n），format=“png”）

？