Matplotlib数据可视化(7):图片展示与保存
奥辰 人气:0
In [1]:
import os
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持
除了作图功能,matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能,这两个通能通过imshow()方法和savefig()方法实现。
1 图片展示¶
在使用imshow()展示图片前,需要先将图片读取出来。读取图片可以通过pillow库,也可以用matplotlib本身自带的image模块实现。
In [2]:
# 使用pillow库读取图片
img = Image.open(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.imshow(img)
# 使用matplotlib自带image库读取图片
img = mpimg.imread(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.imshow(img)
plt.show()
可以设置关闭坐标轴:
In [3]:
img = mpimg.imread(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
fig = plt.figure(figsize=(4, 2))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.imshow(img)
ax1.axis('off')
plt.show()
imshow()方法中提供了众多参数以供个性化得展示图片,但我更建议使用pillow等专业的图片处理库先对图片进行处理,然后交由imshow()方法进行展示,以下是使用imshow方法显示灰度图片:
In [4]:
img=Image.open(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
img = np.array(img)
if img.ndim == 3:
img2 = img[:,:,0]
plt.subplot(321); plt.imshow(img)
plt.subplot(322); plt.imshow(img, cmap = 'gray') # 无效
plt.subplot(323); plt.imshow(img2)
plt.subplot(324); plt.imshow(img2, cmap = 'gray') # 灰度
plt.subplot(325); plt.imshow(img2, cmap = plt.cm.gray) # 与cmap ='gray'等效
plt.subplot(326); plt.imshow(img2, cmap = plt.cm.gray_r) # 反向灰度
plt.show()
显示多张图片:
In [5]:
index = 1
fig, axes = plt.subplots(4, 3, figsize=(8, 4), tight_layout=True)
for row in range(4):
for col in range(3):
image_name = os.path.join(r'./jupyter/matplotlib/images', str(index)+'.jpg')
img = plt.imread(image_name)
axes[row, col].imshow(img)
axes[row, col].axis('off')
index += 1
plt.show()
2 保存图片¶
当我们使用matplotlib完成作图后,难免有需要将图表保存到本地的需求,这时候就可以使用savefig()方法实现。savefig()方法主要参数如下:
- fname:保存后图片名
- dpi:像素
- quality:用大于1小于100的标量表示图片质量
- facecolor:前景色
- edgecolor:边框颜色
- format:文件格式
- transparent:是否透明,当没有设置前景色和边框颜色时,如果transparent值为True保存为png格式时为透明
In [6]:
index = 1
fig, axes = plt.subplots(4, 3, figsize=(8, 4), tight_layout=True)
for row in range(4):
for col in range(3):
image_name = os.path.join(r'./jupyter/matplotlib/images', str(index)+'.jpg')
img = plt.imread(image_name)
axes[row, col].imshow(img)
axes[row, col].axis('off')
index += 1
fig.savefig('save_img.jpg', facecolor='grey', edgecolor='red')
plt.show()
这时候,在本地打开图片如下所示:
In [7]:
value= np.arange(6) ** 2
category = range(len(value))
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
# 垂直柱状图
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.set_title('图1 垂直柱状图')
ax1.bar(x=category, height=value)
# 垂直柱状图
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.set_title('图2 水平柱状图')
ax2.barh(y=category, width=value)
fig.savefig(r"bar_img.png", transparent=True) #
plt.show()
保存后的本地图片bar_img.png如下所示:
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