Wie entferne ich Leerraum um gespeicherte Bilder in Matplotlib?

Linda Hamilton
Freigeben: 2024-11-06 15:59:02
Original
161 Leute haben es durchsucht

How to Remove White Space Around Saved Images in Matplotlib?

Entfernen von Leerräumen um gespeicherte Bilder

Beim Speichern von Bildern nach der Verarbeitung kommt es häufig vor, dass Leerräume um das Bild herum aufgefüllt werden. Dies kann frustrierend sein, insbesondere wenn Sie ein sauberes, zugeschnittenes Bild erstellen.

Für den von Ihnen bereitgestellten Snippet:

<code class="python">fig = plt.figure(1)
img = mpimg.imread("image.jpg")
plt.imshow(img)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig('1.png', bbox_inches=extent)</code>
Nach dem Login kopieren

Die Verwendung von „tight=“ für savefig() löst das Leerraumproblem nicht . Versuchen Sie stattdessen, bbox_inches als Zeichenfolge festzulegen:

<code class="python">plt.savefig("test.png", bbox_inches='tight')</code>
Nach dem Login kopieren

Dadurch sollte die Leerraumauffüllung entfernt werden, sodass Sie ein sauberes, zugeschnittenes Bild erhalten.

Außerdem, wenn Sie NetworkX zum Zeichnen von Diagrammen verwenden In der Abbildung kann es vorkommen, dass um das gespeicherte Bild herum Leerzeichen auftreten. Um dies zu verhindern, stellen Sie sicher, dass bbox_inches="tight" in savefig() festgelegt ist.

Mögliche Duplikate:

  • Matplotlib-Plots: Entfernen von Achsen, Legenden und Leerzeichen : Konzentriert sich auf das Entfernen verschiedener Elemente aus Plots, einschließlich Leerraum.
  • Wie lege ich die Ränder für eine Matplotlib-Figur fest?: Bietet detaillierte Informationen zum Festlegen von Rändern, einschließlich des Entfernens Leerraum.
  • Linke und rechte Ränder im Matplotlib-Plot reduzieren: Behandelt speziell die Reduzierung der Ränder um Plots.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie entferne ich Leerraum um gespeicherte Bilder in Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage
Über uns Haftungsausschluss Sitemap
Chinesische PHP-Website:Online-PHP-Schulung für das Gemeinwohl,Helfen Sie PHP-Lernenden, sich schnell weiterzuentwickeln!