Matplotlib 绘图：删除轴、图例和空白

Posted 2023-02-23

【中文标题】Matplotlib 绘图：删除轴、图例和空白

【英文标题】：Matplotlib plots: removing axis, legends and white spaces

【发布时间】：2012-03-06 21:24:00

【问题描述】：

我是 Python 和 Matplotlib 的新手，我想简单地将颜色图应用到图像并写入生成的图像，而不使用通常由 matplotlib 自动添加的轴、标签、标题或任何东西。这是我所做的：

def make_image(inputname,outputname):
    data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
    fig = plt.imshow(data)
    fig.set_cmap('hot')
    fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
    fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
    plt.savefig(outputname)

它成功移除了图形的轴，但保存的图形在实际图像周围出现了一个白色填充和一个框架。 如何删除它们（至少是白色填充）？谢谢

【问题讨论】：

这个问题的所有解决方案都集中在imshow上。如果您有散点图，则以下答案可能会对您有所帮助：***.com/a/40727744/4124317

【参考方案1】：

plt.axis('off')

plt.savefig('example.png',bbox_inches='tight',pad_inches = 0)

给我无边框的图像。

【参考方案2】：

我一直在寻找几个代码来解决这个问题，而这个question 的验证答案是唯一对我有帮助的代码。

这对于散点图和三元图很有用。您只需将边距更改为零即可。

【参考方案3】：

我发现这一切都有记录......

https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.axis.html#matplotlib.axes.Axes.axis

我的代码…… “bcK”是一张 512x512 的图片

plt.figure()
plt.imshow(bck)
plt.axis("off")   # turns off axes
plt.axis("tight")  # gets rid of white border
plt.axis("image")  # square up the image instead of filling the "figure" space
plt.show()

【参考方案4】：

感谢大家的精彩回答...我也遇到了同样的问题，只想绘制没有额外填充/空间等的图像，所以非常高兴在这里找到每个人的想法。

除了没有填充的图像之外，我还希望能够轻松添加注释等，而不仅仅是简单的图像绘图。

所以我最终做的是将David's answer 与csnemes' 结合起来，在图形创建时制作一个简单的包装器。当您使用它时，您以后不需要使用 imsave() 或其他任何东西进行任何更改：

def get_img_figure(image, dpi):
    """
    Create a matplotlib (figure,axes) for an image (numpy array) setup so that
        a) axes will span the entire figure (when saved no whitespace)
        b) when saved the figure will have the same x/y resolution as the array, 
           with the dpi value you pass in.

    Arguments:
        image -- numpy 2d array
        dpi -- dpi value that the figure should use

    Returns: (figure, ax) tuple from plt.subplots
    """

    # get required figure size in inches (reversed row/column order)
    inches = image.shape[1]/dpi, image.shape[0]/dpi

    # make figure with that size and a single axes
    fig, ax = plt.subplots(figsize=inches, dpi=dpi)

    # move axes to span entire figure area
    fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)

    return fig, ax

【参考方案5】：

赞成的答案不再起作用。要让它工作，你需要 手动添加轴设置为[0, 0, 1, 1]，或者删除图下的补丁。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=20)
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
fig.add_axes(ax)
plt.imshow([[0, 1], [0.5, 0]], interpolation="nearest")
plt.axis('off')                                # same as: ax.set_axis_off()

plt.savefig("test.png")

或者，您可以删除补丁。您无需添加子图即可删除填充。这是从Vlady's answer below简化而来的

fig = plt.figure(figsize=(5, 5))
fig.patch.set_visible(False)                   # turn off the patch

plt.imshow([[0, 1], [0.5, 0]], interpolation="nearest")
plt.axis('off')

plt.savefig("test.png", cmap='hot')

这是在 2019 年 6 月 19 日使用版本 3.0.3 进行测试的。图片见下图：

更简单的做法是使用pyplot.imsave。详情see luator's answer bellow

【讨论】：

对我来说只有 Axes 版本有效。我得到了补丁关闭版本的填充。无论如何谢谢！

【参考方案6】：

我认为命令axis('off') 比单独更改每个轴和边框更简洁地解决了其中一个问题。然而，它仍然在边界周围留下空白区域。将bbox_inches='tight' 添加到savefig 命令几乎可以让您到达那里，您可以在下面的示例中看到剩余的空白要小得多，但仍然存在。

请注意，较新版本的 matplotlib 可能需要 bbox_inches=0 而不是字符串 'tight'（通过 @episodeyang 和 @kadrach）

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

data = random.random((5,5))
img = plt.imshow(data, interpolation='nearest')
img.set_cmap('hot')
plt.axis('off')
plt.savefig("test.png", bbox_inches='tight')

【讨论】：

按照 unutbu 的建议，您可以使用fig = plt.figure()、ax = plt.axes([0,0,1,1])，然后是plt.imshow(data,interpolation="nearest"。结合plt.axis("off")，它应该摆脱图像本身之外的所有东西，希望！

将问题中的方法 (fig.axes.get_xaxis().set_visible(False) & fig.axes.get_yaxis().set_visible(False) 与 plt.axis('off ')) 为我解决了这个问题。 （不再有空格）。并且不要忘记将 savefig 中的 pad_inches 设置为 0。

我刚刚遇到了这个问题，这个线程中的解决方案和链接的解决方案都不起作用。但是，明确指定 bbox_inches=0 就可以了。

请注意，如果您在 plt.imshow 上“绘图”，如 plt.plot(x,y)，您需要确保将 xlim 和 ylim 设置为矩阵。

这不再起作用了。我花了一个小时才弄明白。请参阅下面的答案。

【参考方案7】：

这应该会移除所有的内边距和边框：

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.patch.set_visible(False)

ax = fig.add_subplot(111)

plt.axis('off')
plt.imshow(data)

extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig("../images/test.png", bbox_inches=extent)

【讨论】：

被低估的答案！这让我达到了 99% 的目标。应该得到更多的支持，因为它是最新的

如果您没有带有 extent = plt.gca().get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted()) 的 Axes 对象 (ax)，它也可以工作。

【参考方案8】：

我喜欢ubuntu's 的答案，但它没有明确显示如何设置开箱即用的非方形图像的大小，因此我对其进行了修改以便于复制粘贴：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np

def save_image_fix_dpi(data, dpi=100):
    shape=np.shape(data)[0:2][::-1]
    size = [float(i)/dpi for i in shape]

    fig = plt.figure()
    fig.set_size_inches(size)
    ax = plt.Axes(fig,[0,0,1,1])
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    ax.imshow(data)
    fig.savefig('out.png', dpi=dpi)
    plt.show()

如果保留 pixel_size/dpi=size，则无论您选择什么 dpi，都可以轻松保存无边框图像。

data = mpimg.imread('test.png')
save_image_fix_dpi(data, dpi=100)

但是显示令人毛骨悚然。如果您选择小 dpi，您的图像尺寸可能会大于您的屏幕，并且在显示过程中会出现边框。不过，这并不影响保存。

所以

save_image_fix_dpi(data, dpi=20)

显示变为边框（但保存工作）：

【参考方案9】：

首先，对于某些图像格式（即TIFF），您实际上可以将颜色图保存在标题中，并且大多数查看器会使用颜色图显示您的数据。

为了保存实际的matplotlib 图像，这对于向图像添加注释或其他数据很有用，我使用了以下解决方案：

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches)
ax.matshow(data)  # or you can use also imshow
# add annotations or anything else
# The code below essentially moves your plot so that the upper
# left hand corner coincides with the upper left hand corner
# of the artist
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
# now generate a Bbox instance that is the same size as your
# single axis size (this bbox will only encompass your figure)
bbox = matplotlib.transforms.Bbox(((0, 0), inches))
# now you can save only the part of the figure with data
fig.savefig(savename, bbox_inches=bbox, **kwargs)

【参考方案10】：

我从matehat, here那里学到了这个技巧：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def make_image(data, outputname, size=(1, 1), dpi=80):
    fig = plt.figure()
    fig.set_size_inches(size)
    ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    plt.set_cmap('hot')
    ax.imshow(data, aspect='equal')
    plt.savefig(outputname, dpi=dpi)

# data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
data = np.arange(1,10).reshape((3, 3))

make_image(data, '/tmp/out.png')

产量

【讨论】：

我很确定您有正确的答案（尽管可能有不止一种方法可以做到），但我想知道您能否解释一下为什么正确答案？你的代码怎么去掉空格？

@Yann，除了文档之外，我发现一次注释掉一行以查看每个命令的效果非常有帮助。这是经验主义的方式！

去除白色边框的行是plt.Axes(fig, [0,0,1,1])。这告诉 matplotlib 创建一组轴，其左下角位于 (0 %, 0 %) 处，宽度和高度为 (100 %, 100 %)。

这是更正确的答案，因为它不仅会删除已保存图像的空白，还会删除屏幕上的绘图。

谢谢，这是唯一能在我的 Ubuntu 上正常工作的解决方案：)

【参考方案11】：

还没有人提到imsave，这使它成为单行：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.arange(10000).reshape((100, 100))
plt.imsave("/tmp/foo.png", data, format="png", cmap="hot")

它直接按原样存储图像，即不添加任何轴或边框/填充。

【讨论】：

这是我大部分时间都在做的事情，但在某些情况下我需要颜色条，在这些情况下 imsave 无法拯救我。

【参考方案12】：

可能最简单的解决方案：

我只是简单地将问题中描述的方法和Hooked回答中的方法结合起来。

fig = plt.imshow(my_data)
plt.axis('off')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.savefig('pict.png', bbox_inches='tight', pad_inches = 0)

在这段代码之后没有空格和框架。

【讨论】：

您的方法确实删除了这张图片周围的所有空白，干得好，但我仍然不知道为什么添加命令fig.axes.get_xaxis().set_visible(False) 解决了这个问题。谢谢

是的，如果您不调用此命令，大部分空格将被删除。但是在我的情况下，我的情节和 .png 图像的边缘之间仍然存在一些空间（可能是 2px 宽）。通过调用以下命令，我摆脱了那些顽固的空格。

但请注意，如果同一图中存在多个轴（在我的情况下是图中的嵌入图像），上述操作将失败。解决方案：fig.axes[0]，通常是所有或选定的轴。

【参考方案13】：

您还可以在bbox_inches 参数中指定图形的范围。这将消除图形周围的白色填充。

def make_image(inputname,outputname):
    data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
    fig = plt.imshow(data)
    fig.set_cmap('hot')
    ax = fig.gca()
    ax.set_axis_off()
    ax.autoscale(False)
    extent = ax.get_window_extent().transformed(plt.gcf().dpi_scale_trans.inverted())
    plt.savefig(outputname, bbox_inches=extent)