Python 将打印保存到图像文件，而不是使用Matplotlib显示

我正在写一个快速而肮脏的脚本来动态生成情节。我使用以下代码（来自文档）作为起点：

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

我不想在GUI上显示绘图，而是想将绘图保存到一个文件（比如foo.png），以便可以在批处理脚本中使用。如何做到这一点？

解决方案是：

pylab.savefig('foo.png')

解决办法是：

pylab.savefig('foo.png')

---

虽然这个问题已经得到了回答，但我想在使用时添加一些有用的提示。文件格式可由扩展名指定：

from matplotlib import pyplot as plt

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

将分别给出光栅化或矢量化输出，这两种输出都可能有用。此外，您会发现

pylab

在图像周围留下了大量的、通常不受欢迎的空白。您可以使用以下方法删除空白：

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

---

虽然这个问题已经得到了回答，但我想在使用时添加一些有用的提示。文件格式可由扩展名指定：

from matplotlib import pyplot as plt

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

将分别给出光栅化或矢量化输出，这两种输出都可能有用。此外，您会发现

pylab

在图像周围留下了大量的、通常不受欢迎的空白。您可以使用以下方法删除空白：

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

---

如果您不喜欢“当前”图形的概念，请执行以下操作：

import matplotlib.image as mpimg

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

---

如果您不喜欢“当前”图形的概念，请执行以下操作：

import matplotlib.image as mpimg

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

---

正如其他人所说，

plt.savefig（）

或

fig1.savefig（）

确实是保存图像的方法

然而，我发现在某些情况下，图形总是显示出来。（例如，Spyder具有

plt.ion（）

：interactive mode=On。）我通过使用

plt.close（figure_object）

（请参见）强制关闭我的巨型循环中的图形窗口来解决此问题，因此在循环期间我没有一百万个打开的图形：

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

---

如果需要，您应该能够稍后使用

fig.show（）

（没有测试我自己）。

正如其他人所说，

plt.savefig（）

或

fig1.savefig（）

确实是保存图像的方法

然而，我发现在某些情况下，图形总是显示出来。（例如，Spyder具有

plt.ion（）

：interactive mode=On。）我通过使用

plt.close（figure_object）

（请参见）强制关闭我的巨型循环中的图形窗口来解决此问题，因此在循环期间我没有一百万个打开的图形：

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

---

如果需要，您可以稍后使用

fig.show（）

（没有测试我自己）。

如果您像我一样使用Spyder IDE，您必须禁用交互式模式：

plt.ioff（）

（此命令在科学启动时自动启动）

如果要再次启用，请使用：

---

plt.ion（）

如果您像我一样使用Spyder IDE，则必须禁用以下交互模式：

plt.ioff（）

（此命令在科学启动时自动启动）

如果要再次启用，请使用：

---

plt.ion（）

刚刚在MatPlotLib文档中找到了这个链接，正好解决了这个问题：

他们说，防止图形弹出的最简单方法是使用非交互式后端（例如Agg），通过

matplotib.use（）

，例如：

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

我个人仍然更喜欢使用

plt.close（图）

，因为那时您可以选择隐藏某些图形（在循环期间），但仍然显示用于循环后数据处理的图形。这可能比选择一个非交互式的后端要慢——如果有人测试过的话会很有趣

更新：对于Spyder，通常不能以这种方式设置后端（因为Spyder通常会提前加载matplotlib，从而阻止您使用

matplotlib.use（）

）

相反，请使用

plt.switch_backend（'Agg'）

，或关闭Spyder prefs中的“enable support”，然后自己运行

matplotlib.use（'Agg'）

命令

---

从这两个提示中：，

刚刚在MatPlotLib文档中找到了这个链接，正好解决了这个问题：

他们说，防止图形弹出的最简单方法是使用非交互式后端（例如Agg），通过

matplotib.use（）

，例如：

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

我个人仍然更喜欢使用

plt.close（图）

，因为那时您可以选择隐藏某些图形（在循环期间），但仍然显示用于循环后数据处理的图形。这可能比选择一个非交互式的后端要慢——如果有人测试过的话会很有趣

更新：对于Spyder，通常不能以这种方式设置后端（因为Spyder通常会提前加载matplotlib，从而阻止您使用

matplotlib.use（）

）

相反，请使用

plt.switch_backend（'Agg'）

，或关闭Spyder prefs中的“enable support”，然后自己运行

matplotlib.use（'Agg'）

命令

根据以下两个提示：，

解决方案：

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')

如果要显示图像并保存图像，请使用：

%matplotlib inline

之后

导入matplotlib

解决方案：

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')

如果要显示图像并保存图像，请使用：

%matplotlib inline

之后

导入matplotlib

我使用了以下方法：

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()

我发现保存图形后使用plt.show非常重要，否则它将无法工作。

我使用了以下方法：

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()

---

我发现保存图形后使用plt.show非常重要，否则它将无法工作。

其他答案都是正确的。但是，我有时会发现我想稍后打开figure对象。例如，我可能希望更改标签大小、添加网格或进行其他处理。在一个完美的世界中，我只需重新运行生成绘图的代码，并调整设置。唉，世界并不完美。因此，除了保存为PDF或PNG外，我还添加了：

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

这样，我可以稍后加载figure对象并操作设置

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

import cv2

cv2.imwrite("myfig.png",image)

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