python 画图---在linux下做图片保存

本文详细介绍如何在Linux环境下使用Python进行数据可视化,包括散点图和直方图的绘制方法。通过实例演示如何利用matplotlib库生成图表,并保存为图片文件。文章涵盖matplotlib配置、数据生成、绘图参数设置及图片保存全过程。

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python 画图---在linux下做图片保存

需要用到的库

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

这里的 matplotlib.use(‘agg’) 是用来导出图片文件的,没有它,或者顺序放得不对,就容易报错哦~~

1、散点图

import numpy as np  # 数组相关的库

# 创建横纵坐标数据
N = 10
x = np.random.rand(N)  # 包含10个均匀分布的随机值的横坐标数组,大小[0, 1]
y = np.random.rand(N)  # 包含10个均匀分布的随机值的纵坐标数组

# 设置坐标轴名称
plt.xlabel('x-label-English')
plt.ylabel('y-label-English')

# 设置标题
plt.title('title',fontsize=20,verticalalignment='bottom') # 设置字体大小,垂直底部对齐

# 绘图并保存
plt.scatter(x, y, alpha=0.6)  # 绘制散点图,透明度为0.6(这样颜色浅一点,比较好看)
plt.savefig('./test.png')#保存图片

这里的横、纵坐标可以同为numpy数组也可以同为list
在这里插入图片描述

2、直方图

import numpy as np  # 数组相关的库

# 随机生成(10000,)服从正态分布的数据
data = np.random.randn(10000)
"""
绘制直方图
data:必选参数,绘图数据
bins:直方图的长条形数目,可选项,默认为10
density:是否将得到的直方图向量归一化,可选项,默认为0,代表不归一化,显示频数。density=1,表示归一化,显示频率。
facecolor:长条形的颜色
edgecolor:长条形边框的颜色
alpha:透明度
"""
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=40, density=0, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7)

# 显示横轴/纵轴标签
plt.xlabel("x-label-English")
plt.ylabel("y-label-English")

# 显示图标题
plt.title("title-English",fontsize=20,verticalalignment='bottom')

# 图片保存
plt.savefig('./test.png')

在这里插入图片描述

参考

1、图文并茂的Python散点图教程
2、matplotlib绘制直方图、条形图和饼图

### 如何在 Python Matplotlib 中指定保存表的路径 在 Python 的 Matplotlib 库中,可以通过 `plt.savefig` 方法来保存生成的表,并通过传递文件名参数(包括完整的路径)来指定存储位置。以下是实现这一功能的具体方法: #### 使用完整路径保存表 为了将保存到特定目录下,可以在调用 `plt.savefig` 时提供带有绝对路径或相对路径的文件名字符串。例如,在 Windows 系统中可以这样操作: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] plt.hist(x) # 指定保存路径 (Windows 路径示例) save_path_windows = r"C:\Users\YourUsername\Folder\squares1.png" plt.savefig(save_path_windows, bbox_inches="tight", pad_inches=1, transparent=True, facecolor="g", edgecolor='w', orientation='landscape') # 或者 Linux/MacOS 路径示例 save_path_unix = "/home/yourusername/folder/squares1.png" plt.savefig(save_path_unix, bbox_inches="tight", pad_inches=1, transparent=True, facecolor="g", edgecolor='w', orientation='landscape') plt.show() ``` 上述代码展示了如何分别在 Windows 和 Unix 类操作系统中指定保存路径[^3]。 #### 参数说明 - **`bbox_inches="tight"`**: 自动调整边距以适应像内容。 - **`pad_inches=1`**: 设置边界框外的填充大小。 - **`transparent=True`**: 像背景透明化处理。 - **`facecolor="g"`**: 设置形区域的颜色为绿色 (`g`)。 - **`edgecolor='w'`**: 边缘颜色设为白色。 - **`orientation='landscape'`**: 输出方向设定为横向布局。 这些选项可以根据实际需求灵活配置。 --- #### 查找当前 Matplotlib 配置文件的位置 如果需要确认当前使用的 Matplotlib 配置文件所在位置,可通过如下方式获取其路径信息: ```python import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) ``` 此命令会打印出当前环境中正在加载的 `matplotlibrc` 文件的实际地址[^1]。 --- #### 总结 通过向 `plt.savefig` 提供包含目标目录在内的完整文件名称即可完成自定义存储路径的功能。同时还可以利用其他丰富的参数进一步优化所导出图片的质量与样式。
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