Метод Matplotlib.pyplot.savefig() сохраняет текущую фигуру, созданную после построения данных.
Синтаксис
|
1 2 3 4 |
matplotlib.pyplot.savefig(fname, dpi='figure', format=None, metadata=None, bbox_inches=None, pad_inches=0.1, facecolor='auto', edgecolor='auto', backend=None, **kwargs) |
Аргументы
Функция matplotlib.pyplot.savefig() в Python имеет один обязательный аргумент в качестве параметра и несколько необязательных:
- fname: аргумент fname принимает строковое значение в качестве значения. Это обязательный аргумент. В качестве значения принимается имя файла, в котором хранится изображение.
- dpi: обозначает количество точек на дюйм. Принимает числа с плавающей запятой в качестве значений. Этот аргумент описывает разрешение, в котором создается изображение.
- format: принимает строковое значение в качестве значения. Этот аргумент определяет формат файла как значение. В этом аргументе передается формат, в котором хранится файл. Некоторые из форматов: png, pdf, SVG и т. д.
- metadata: принимает словарь в качестве значения для этого аргумента. В этом аргументе передается пара ключ-значение.
- bbox_inches: этот аргумент принимает строковые значения. Данная часть изображения только сохраняется.
- pad_inches: в этом аргументе передается количество отступов вокруг изображения. В качестве значения принимает число с плавающей запятой.
- facecolor: в этом аргументе задается основной цвет изображения.
- edgecolor: в этом аргументе задается цвет края изображения.
- backend: в качестве значения этого аргумента принимается строковое значение. Бэкенд указан в этом аргументе.
- orientation: в этом аргументе задается ориентация, в которой изображение должно быть сохранено. Существует два типа ориентации: портретная и альбомная.
- papertype: тип бумаги, указанный в этом аргументе. Некоторыми видами бумаг являются письма, юридические, исполнительные и т.д.
- transparent: это логическое значение. Если True, то патчи осей прозрачны.
- bbox_extra_artists: в этом аргументе передается список дополнительных исполнителей. Этот аргумент принимает список в качестве значения для этого аргумента.
- pil_kwargs: в этом аргументе передаются дополнительные аргументы, передаваемые изображению. Этот аргумент принимает значение словаря в качестве значения этой функции.
Возвращаемое значение
Функция Matplotlib.pyplot.savefig() сохраняет графики или диаграммы в виде изображения в указанном месте.
Пример 1
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 |
# Importing matplotlib.pyplot as plt. import matplotlib.pyplot as plt # Importing numpy as np import numpy as np # x coordinates are created x = np.array([5,20,10,67,99,45,32,34,42]) # y coordinates are created y = np.array([90,80,8,20,10,90,5,99,54]) # scatter plot is created plt.scatter(x,y) # x axis is labeled as X-Axis plt.xlabel('X-Axis') # y axis is labeled as Y-Axis plt.ylabel('Y-Axis') # Title is kept for the Scatter plot plt.title('Scatter Plot Example') # Saving the created graph using the savefig function plt.savefig("Scatter.png") |
Выход
В этой программе мы импортировали matplotlib.pyplot для построения диаграммы рассеяния и сохранения созданной диаграммы рассеяния.
Библиотека matplotlib состоит из всех функций для построения различных типов графиков и диаграмм. Затем мы импортировали библиотеку numpy для создания координат x и y. Затем мы передали эти две координаты в функцию рассеяния.
Функция savefig() создает точечную диаграмму, комбинируя координаты x и y. Точечная диаграмма используется, когда точки данных разбросаны неупорядоченно. В этом примере точки данных неупорядочены; следовательно, этот пример правильно описывает точечную диаграмму.
Затем мы сохранили созданную диаграмму рассеяния с помощью функции savefig(). Мы передали имя файла в качестве аргумента и дали Scatter.png в качестве имени файла. Функция savefig() сохраняет изображение в папку с программным файлом. Мы можем открыть файл Scatter.png.
Пример 2
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 |
# Importing matplotlib.pyplot as plt. import matplotlib.pyplot as plt # Importing numpy as np import numpy as np # creating x coordinates x = np.array(["Maths", "Science", "Social", "Computer science"]) # Creating height coordinates height = np.array([90, 60, 70, 98]) # Creating bar chart using bar function plt.bar(x, height) # Saving the created graph using the savefig function plt.savefig("bar.png", bbox_inches="tight", pad_inches=1, transparent=True, facecolor="y", edgecolor='w', orientation='landscape') |
Выход
В этой программе мы импортировали matplotlib.pyplot для построения гистограммы и для сохранения созданной диаграммы.
Библиотека matplotlib состоит из всех функций для построения различных типов графиков и диаграмм. Затем мы импортировали numpy для создания координат x. Этот массив x состоит из имен субъектов.
Затем мы создали Y-массив. Массив numpy состоит из предметных знаков. Эти два массива передаются в функцию bar. Массив x нанесен по оси x, а метки нанесены по оси y.
Эта гистограмма строит столбчатую диаграмму по теме и меткам темы. Затем мы сохранили созданную гистограмму с помощью функции savefig. Мы передали имя файла как bar.png, затем bbox_inches как плотное, затем основной цвет как желтый, а цвет края как белый.
Наконец, мы сохранили изображение в альбомной ориентации. Это изображение хранится в рабочей папке файла Python.
