Speichern Sie den Plot in einer Bilddatei, anstatt ihn mit Matplotlib anzuzeigen

Ich schreibe ein schnelles und schmutziges Skript, um Handlungen im laufenden Betrieb zu erstellen. Ich verwende den folgenden Code (aus der Matplotlib- Dokumentation) als Ausgangspunkt:

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

Ich möchte den Plot nicht auf einer GUI anzeigen, sondern den Plot in einer Datei (z. B. foo.png) speichern, damit er beispielsweise in Batch-Skripten verwendet werden kann. Wie mache ich das?

Während die Frage beantwortet wurde, möchte ich einige nützliche Tipps zur Verwendung von matplotlib.pyplot.savefig hinzufügen . Das Dateiformat kann durch die Erweiterung angegeben werden:

from matplotlib import pyplot as plt

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

Gibt eine gerasterte bzw. vektorisierte Ausgabe, die beide nützlich sein könnten. Darüber hinaus werden Sie feststellen, dass pylabein großzügiges, oft unerwünschtes Leerzeichen um das Bild herum verbleibt. Entfernen Sie es mit:

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

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

Ich habe jedoch festgestellt, dass in bestimmten Fällen die Abbildung immer angezeigt wird . (z. B. mit Spyder mit plt.ion(): Interaktiver Modus = Ein.) Um dieses Problem zu umgehen, erzwinge ich das Schließen des Figurenfensters in meiner Riesenschleife mit plt.close(figure_object)(siehe Dokumentation ), sodass ich während der Schleife keine Million offener Figuren habe:

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 in der Lage sein, die Figur später bei Bedarf wieder zu öffnen fig.show()(habe mich nicht getestet).

Die Lösung ist:

pylab.savefig('foo.png')

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

Sie sagen, dass der einfachste Weg, um das Auftauchen der Figur zu verhindern, die Verwendung eines nicht interaktiven Backends (z. B. Agg) ist, z. matplotib.use(<backend>)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 ), da Sie seitdem die Möglichkeit haben, bestimmte Zahlen (während einer Schleife) auszublenden, aber immer noch Zahlen für die Datenverarbeitung nach der Schleife anzuzeigen. Es ist wahrscheinlich langsamer als die Auswahl eines nicht interaktiven Backends - wäre interessant, wenn jemand das testen würde.

UPDATE : Für Spyder können Sie das Backend normalerweise nicht auf diese Weise einstellen (da Spyder Matplotlib normalerweise frühzeitig lädt und Sie daran hindert, es zu verwenden matplotlib.use()).

Verwenden plt.switch_backend('Agg')oder deaktivieren Sie stattdessen " Support aktivieren " in den Spyder-Einstellungen und führen Sie den matplotlib.use('Agg')Befehl selbst aus.

Aus diesen beiden Hinweisen: eins , zwei

Wenn Ihnen das Konzept der "aktuellen" Figur nicht gefällt, gehen Sie wie folgt vor:

import matplotlib.image as mpimg

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

Die anderen Antworten sind richtig. Manchmal stelle ich jedoch fest, dass ich das Figurenobjekt später öffnen möchte . Beispielsweise möchte ich möglicherweise die Etikettengrößen ändern, ein Raster hinzufügen oder eine andere Verarbeitung durchführen. In einer perfekten Welt würde ich einfach den Code, der den Plot generiert, erneut ausführen und die Einstellungen anpassen. Leider ist die Welt nicht perfekt. Daher füge ich zusätzlich zum Speichern in PDF oder PNG Folgendes hinzu:

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

So kann ich später das Figurenobjekt laden und die Einstellungen nach Belieben bearbeiten.

Ich schreibe auch den Stapel mit dem Quellcode und dem locals()Wörterbuch für jede Funktion / Methode im Stapel aus, damit ich später genau sagen kann, was die Figur erzeugt hat.

NB: Seien Sie vorsichtig, da diese Methode manchmal große Dateien generiert.

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()

Nachdem Sie mit plot () und anderen Funktionen den gewünschten Inhalt erstellt haben, können Sie mit einer solchen Klausel zwischen dem Plotten auf dem Bildschirm oder der Datei wählen:

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()

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

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

Sie können entweder:

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

und denken Sie daran, savefig beenden zu lassen, bevor Sie das GUI-Diagramm schließen. Auf diese Weise können Sie das Bild vorher sehen.

Alternativ kann man es auch dreht mit plt.show() Schließen Sie dann die GUI und das Skript erneut aus , diesmal aber ersetzen plt.show()mit plt.savefig().

Alternativ können Sie verwenden

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

Wenn Sie wie ich Spyder IDE verwenden, müssen Sie den interaktiven Modus deaktivieren mit:

plt.ioff()

(Dieser Befehl wird automatisch mit dem wissenschaftlichen Start gestartet.)

Wenn Sie es erneut aktivieren möchten, verwenden Sie:

plt.ion()

Die Lösung :

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')

Wenn Sie das Bild anzeigen und speichern möchten, verwenden Sie:

%matplotlib inline

nach import matplotlib

Laut Frage gibt Matplotlib (Pyplot) savefig ein leeres Bild aus .

Eine Sache sollte beachtet werden: Wenn Sie verwenden plt.showund es sollte nach plt.savefig, oder Sie werden ein leeres Bild geben.

Ein detailliertes Beispiel:

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")

In Jupyter Notebook müssen Sie zusammen mit dem Rest des plt-Codes in einer Zelle entfernen plt.show()und hinzufügen plt.savefig(). Das Bild wird weiterhin in Ihrem Notizbuch angezeigt.

Da heute (nicht verfügbar war , wenn diese Frage gestellt wurde) viele Leute verwenden Jupyter Notebook als Python - Konsole gibt eine äußerst einfache Möglichkeit ist es, die Grundstücke zu speichern , .pngdie, nur nennen matplotlib‚s pylabKlasse von Jupyter Notebook, zeichnet die Figur‘ inline 'jupyter Zellen, und ziehen Sie dann diese Figur / Bild in ein lokales Verzeichnis. Vergessen Sie nicht %matplotlib inlinein der ersten Zeile!

Zusätzlich zu den oben genannten habe ich __file__den Namen hinzugefügt, damit das Bild und die Python-Datei dieselben Namen erhalten. Ich habe auch einige Argumente hinzugefügt, damit es besser aussieht:

# 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'

Bei der Verwendung matplotlib.pyplotmüssen Sie zuerst Ihr Diagramm speichern und es dann mit den folgenden 2 Zeilen schließen:

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

Wie bereits vorgeschlagen, können Sie entweder Folgendes verwenden:

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

Zum Speichern des angezeigten IPhython-Bildes. Oder aus einem anderen Blickwinkel (aus einem anderen Blickwinkel), wenn Sie jemals mit Open CV arbeiten oder Open CV importiert haben, können Sie sich für Folgendes entscheiden:

cv2 importieren

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

Dies ist jedoch nur für den Fall, dass Sie mit Open CV arbeiten müssen. Andernfalls sollte plt.savefig () ausreichend sein.

Sie können Ihr Bild mit einer beliebigen Erweiterung (PNG, JPG usw.) Und mit der gewünschten Auflösung speichern. Hier ist eine Funktion zum Speichern Ihrer Figur.

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' ist der Name, unter dem Sie Ihre Figur speichern möchten. Ich hoffe es hilft:)

Sie können es so machen:

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