Matplotlib简介和pyplot的简单使用——输出eps格式图像

最新推荐文章于 2024-07-06 10:25:23 发布
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文章标签： python matlab 操作系统
原文链接：http://www.cnblogs.com/Frandy/archive/2012/10/02/python_pyplot_eps.html
Matplotlib因快速启动和直接保存为EPS格式而受到青睐。通过pyplot.savefig()函数可指定图像格式，或者从文件名中推断。去除图像周围的空白区域，可以使用gsview或epstool。然而，当EPS文件在LaTeX中显示问题，如部分缺失或全空白，可能由于负值的boundingbox。临时解决方案是减小图像尺寸和字体大小，以避免boundingbox超过10导致的问题。

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最开始使用Matplotlib，一是因为它不需要像Matlab一样花很长时间启动一个图形界面，二是它可以直接保存为.eps格式。
在图像显示出来之后，在左下角有几个按钮，最后一个就是保存，在保存的对话框选择.eps格式即可。另一种方式就是在程序里面使用pyplot.savefig(name,format="eps"),可以用format指定格式为eps，也可以不使用format，而是写在name里面，它会自动从name里面找到扩展名来决定格式。
虽然这样得到了.eps格式的图像，但是它的周围有空白的地方，有两种方法来去掉这些空白，一种方法是使用gsview，在windows上，一般会使用这个工具，另一种方法是使用epstool(http://pages.cs.wisc.edu/~ghost/gsview/epstool.htm)，我使用的代码是

print target
tp0 = "tp0" + target
tp1 = "<
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Python如何导出EPS文件
BUG？不存在的！
09-26 721
在Python中，我们可以使用相应的库来生成并导出EPS文件。运行上述代码后，将会在当前工作目录中生成一个名为"example.eps"的EPS文件。你可以使用任何支持EPS格式的图像查看器或编辑器来打开和查看该文件。通过上述步骤，你就可以在Python中使用Matplotlib库来生成并导出EPS文件了。需要注意的是，Matplotlib库还支持其他文件格式的导出，比如PNG、JPEG等。接下来，我们将创建一个简单的示例代码来绘制一个图形，并将其导出为EPS文件。模块，并创建了一组简单的数据。
Matlab plot画图 + 超方便编辑 + 去白边保存为 .eps格式
qq_33238507的博客
10-15 3706
近期在做实验的时候发现用Matlab真的超方便，这篇主要讲下也是个人纪录下，得到数据后的画图，和一些列的操作、编辑。 画图最基本代码： plot(x,y,'r-x'); x：横坐标；y:纵坐标； ‘r-x’ ：r 代表红色（颜色）；- 代表实线（线型）； x 代表数据点为叉号（点） 同时，在plot()； 中可以设置线条粗细，点的大小。但是，不需要，下面会将超级方便的操作！ （还是先...
matplotlib绘图并导出eps矢量图和svg矢量图
达分柒的博客
03-04 1万+
matplotlib绘图，导出矢量图，并解决中文无法正常显示问题
python Matplotlib 生成 EPS 矢量图无法显示中文？
rielzhou的博客
06-30 523
中文字体不能显示，是因为matplotlib会默认使用自己的一套字体库，这套字体库里面并没有中文字体。因此如果需要渲染中文字体的话，要么自己把需要的中文字体文件添加到matplotlib的字体目录中，或者把字体文件路径添加到matplotlib的字体搜索路径中。把你需要的字体文件（ttf)复制到上面显示的.fonts\ttf文件夹中。之后重新编译字体缓存文件。使用方法。
关于使用matplotlib保存的eps纵坐标显示不全
weixin_50702619的博客
06-13 1040
画图的时候，保存的eps格式的图片，纵坐标的标题总是被切掉一截，终于找到了解决方案。在用plt.savefig()时,只需要plt.savefig(fname="name.eps",format="eps", bbox_inches='tight')j即可。
matplotlib 生成 eps 插入到 tex
weixin_30608131的博客
08-21 1158
matplotlib 生成 eps 插入到 tex matplotlib 生成 eps，就可以插入到 tex 中，而且是矢量图，放大不失真。 而且因为图中的元素都是嵌入到 pdf 中，所以图中的文字也可以选中及复制。 注意 matplotlib 的 backend 要选择 Agg ，用 TkAgg 作为 backend 只能生成一张空白图片。 testeps.py ...
python 理解Matplotlib 3D (三维图) 绘图函数 plot_surface 的 rstride 和 cstride参数
Dontla的博客
08-06 8186
引用文章 https://blog.youkuaiyun.com/ygdxt/article/details/86618606
Python-Matplotlib可视化（8）——图形的输出与保存
盼小辉丶的博客
06-22 4万+
Matplotlib是Python的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成你所需的出版质量级别的图形。Matplotlib可以将任何图形渲染为各种常见的文件格式，如PNG、EPS、SVG和PDF。在本文中，将探讨Matplotlib的文件输出功能，还将学习如何控制输出的分辨率和大小以及透明度等。借助Matplotlib库，可以方便的对进行数据分析，快速完成数据可视化。
教你快速上手Pyplot，画出各种你想要的图
振华OPPO的博客世界
02-03 2万+
Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。 Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。 Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生成新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。
python保存eps格式_如何利用Python matplotlib 生成可编辑EPS图片
weixin_31969199的博客
01-21 6968
近期文章收到期刊要求提交可编辑EPS文件，由于图片是用matplotlib生成的，简单在Python保存文件的时候，把图片后缀名改成.eps，后用Adobe Illustrator（AI）无法打开。后耗费了一天的时间，发现将图片先保存成.png格式，再下载AI，用AI另存为.eps格式，生成的.eps文件可以正常用AI打开，也可以编辑。发给编辑部之后没有出现问题。看到网上很多朋友提交的eps文件被...
matplotlib保存eps文件透明度失效解决办法
qq1145610138q的博客
05-15 3630
目录解决方案推荐方法 解决方案 将使用matplotlib绘制的图片保存成png格式（它支持透明显示）。 然后将png格式转换为eps格式，这样就可以使得eps也可以显示透明度不同的图案。 推荐方法 前提： 已安装LaTeX相关环境 在安装LaTeX的情况下，我们在图片所在位置打开cmd窗口。 使用如下命令便可在同路径下生成eps格式文件。（注：打开eps记得缩小可能才会看到自己的图片） bmeps -c file_name.png file_name.eps 其中file_name是文件名称
在Python中实现将图片转换为EPS，SVG
huangkai42的博客
07-06 1304
cairosvg.svg2svg(url=input_image, write_to=output_svg) 将输入的图像文件转换为SVG格式，并保存为指定的输出文件。cairosvg 是一个纯Python实现的库，用于将各种格式的图像转换为SVG格式，适合大多数常见的图像文件格式。要将图片转换为EPS格式，可以使用 Pillow 库来加载图片，然后使用 matplotlib 库生成EPS文件。fig.savefig(output_eps, format='eps') 将绘制的图形保存为EPS格式的文件。
Python使用matplotlib画图后，导出高清图像方法
Time_Memory_cici的博客
11-26 3298
使用matplotlib画图后，我们导出图片的格式就不能再是.jpg的了，换成.svg就可以生成高清图片，放到ppt里无论怎么放大都不会失真，后期如果希望导修改为.eps格式以放入到论文中，可以参考我之前的博客。通常，我们使用Python的matplotlib库画图后，需要将图片导出放入到论文或ppt中，但通过save the figure另外为JPG格式的图片会比较模糊，放大失真严重。
matplotlib pyplot 输出eps图片打开后显示空白
Liu-Cheng Xu
05-31 1万+
错误实践 # 绘制好图片后使用plt(pyplot)显示图片并保存图片 .... plt.show() plt.savefig('foo.eps', format='eps', dpi=1000) 正确做法 # plt调用gcf函数取得当前绘制的figure并调用savefig函数 foo_fig = plt.gcf() # 'get current figure' foo_fig.savefig(
使用Python Matplotlib绘图并输出图像到文件中的实践
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肖永威的专栏
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　　在大数据及深度学习的背景下，随着卷积神经网络（CNN）的成功应用，图像识别能力好像唾手可得。最近实际工作中，却遇到了困难，难题是用于可学习的图像贫乏，很难形成用于学习的样本。 　　其实，也是有一定解决图像的方法，用现有的数据，形成图形文件，供深度学习使用。通过了解，发现Python中的matplotlib可以快速绘图，并形成文件。matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为P...
如何将图片保存为EPS格式
Image Processing for Computer Graphics and Vision
03-05 3万+
(1) matlab可直接将生成图片保存为eps格式。 print -fhandle -rresolution -dfileformat filename 例子：set(gcf,'paperpositionmode','auto'); print('-depsc','a.eps'); (2) 把图片保存成PDF，然后再由PDF生成EPS (使用Adobe Acrobat Pro） (3)
python中eps参数_Matplotlib简介和pyplot的简单使用——输出eps格式图像
weixin_39682940的博客
12-10 1352
最开始使用Matplotlib，一是因为它不需要像Matlab一样花很长时间启动一个图形界面，二是它可以直接保存为.eps格式。在图像显示出来之后，在左下角有几个按钮，最后一个就是保存，在保存的对话框选择.eps格式即可。另一种方式就是在程序里面使用pyplot.savefig(name,format="eps"),可以用format指定格式为eps，也可以不使用format，而是写在name里面...
matplotlib.pyplot画图并导出保存
武西亮的博客
09-16 2万+
直接上代码:  import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.a...
dbscan图像异常检测
最新发布
12-27
### 使用DBSCAN算法实现图像异常检测 #### 方法概述 DBSCAN作为一种基于密度的空间聚类算法，非常适合用于发现形状不规则的数据簇以及识别噪声点。对于图像异常检测而言，可以利用DBSCAN的特点来标记那些不属于任何正常模式的像素区域作为潜在的异常。 在实际操作中，通常会先将图像转换成适合输入给DBSCAN的形式——即特征向量表示。这可以通过多种方式完成，比如提取颜色直方图、纹理特征或其他描述子。之后，使用`sklearn.cluster.DBSCAN`模块来进行聚类分析，并设置合理的&epsilon;（邻域半径）和minPts（最小样本数量），这两个参数决定了哪些点会被视为核心点及其邻居关系[^1]。 一旦完成了初步的聚类过程，则可以根据返回的结果判断哪些部分属于正常的背景或对象类别，而剩余未被分类到任何一个簇内的孤立点则可能就是我们要找寻的异常位置。最后一步是对这些疑似异常区进行验证与标注，以便后续处理或者展示出来供人工审查。 #### Python代码示例 下面给出一段简单的Python代码片段，展示了如何加载一张图片并对其进行预处理后调用DBSCAN执行异常检测： ```python import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from skimage import io, color, feature import matplotlib.pyplot as plt def preprocess_image(image_path): img = io.imread(image_path) gray_img = color.rgb2gray(img) # 转换为灰度图 lbp = feature.local_binary_pattern(gray_img, P=8, R=1).astype(np.float64) return lbp.flatten().reshape(-1, 1) image_data = preprocess_image('path_to_your_image.jpg') dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=10).fit(image_data) labels = dbscan.labels_ unique_labels = set(labels) colors = [plt.cm.Spectral(each) for each in np.linspace(0, 1, len(unique_labels))] for k, col in zip(unique_labels, colors): class_member_mask = (labels == k) xy = image_data[class_member_mask].reshape((-1, 2)) if k == -1: # 'k'代表黑色，默认用来绘制噪音点/异常点 plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor='none', markeredgecolor='k', markersize=6) else: plt.plot(xy[:, 0], xy[:, 1], 'o', markerfacecolor=tuple(col), markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('Estimated number of clusters: %d' % len(set(labels) - {-1})) plt.show() ``` 这段程序首先读取了一张彩色JPEG格式的照片文件，并将其转化为LBP(Local Binary Pattern)局部二值模式特征空间下的表达形式；接着采用默认配置初始化了一个DBSCAN实例，并传入准备好的数据集以获得最终的标签分配情况；最后根据不同类型的成员身份给予不同的视觉样式呈现于图表之上，其中特别注意到了负一编号所对应的特殊含义——它代表着所有未能成功加入任一群体的对象集合，也就是所谓的“离群者”，即本案例里的所谓“异常”。
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