In [1]:
import os
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字體支持
除了作圖功能,matplotlib也提供本地圖片展示以及保存圖片的功能,這兩個通能通過imshow()方法和savefig()方法實現。
1 圖片展示¶
在使用imshow()展示圖片前,需要先將圖片讀取出來。讀取圖片可以通過pillow庫,也可以用matplotlib本身自帶的image模塊實現。
In [2]:
# 使用pillow庫讀取圖片
img = Image.open(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.imshow(img)
# 使用matplotlib自帶image庫讀取圖片
img = mpimg.imread(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.imshow(img)
plt.show()
可以設置關閉坐標軸:
In [3]:
img = mpimg.imread(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
fig = plt.figure(figsize=(4, 2))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.imshow(img)
ax1.axis('off')
plt.show()
imshow()方法中提供了眾多參數以供個性化得展示圖片,但我更建議使用pillow等專業的圖片處理庫先對圖片進行處理,然后交由imshow()方法進行展示,以下是使用imshow方法顯示灰度圖片:
In [4]:
img=Image.open(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg")
img = np.array(img)
if img.ndim == 3:
img2 = img[:,:,0]
plt.subplot(321); plt.imshow(img)
plt.subplot(322); plt.imshow(img, cmap = 'gray') # 無效
plt.subplot(323); plt.imshow(img2)
plt.subplot(324); plt.imshow(img2, cmap = 'gray') # 灰度
plt.subplot(325); plt.imshow(img2, cmap = plt.cm.gray) # 與cmap ='gray'等效
plt.subplot(326); plt.imshow(img2, cmap = plt.cm.gray_r) # 反向灰度
plt.show()
顯示多張圖片:
In [5]:
index = 1
fig, axes = plt.subplots(4, 3, figsize=(8, 4), tight_layout=True)
for row in range(4):
for col in range(3):
image_name = os.path.join(r'./jupyter/matplotlib/images', str(index)+'.jpg')
img = plt.imread(image_name)
axes[row, col].imshow(img)
axes[row, col].axis('off')
index += 1
plt.show()
2 保存圖片¶
當我們使用matplotlib完成作圖后,難免有需要將圖表保存到本地的需求,這時候就可以使用savefig()方法實現。savefig()方法主要參數如下:
- fname:保存后圖片名
- dpi:像素
- quality:用大於1小於100的標量表示圖片質量
- facecolor:前景色
- edgecolor:邊框顏色
- format:文件格式
- transparent:是否透明,當沒有設置前景色和邊框顏色時,如果transparent值為True保存為png格式時為透明
In [6]:
index = 1
fig, axes = plt.subplots(4, 3, figsize=(8, 4), tight_layout=True)
for row in range(4):
for col in range(3):
image_name = os.path.join(r'./jupyter/matplotlib/images', str(index)+'.jpg')
img = plt.imread(image_name)
axes[row, col].imshow(img)
axes[row, col].axis('off')
index += 1
fig.savefig('save_img.jpg', facecolor='grey', edgecolor='red')
plt.show()
這時候,在本地打開圖片如下所示:
In [7]:
value= np.arange(6) ** 2
category = range(len(value))
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
# 垂直柱狀圖
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.set_title('圖1 垂直柱狀圖')
ax1.bar(x=category, height=value)
# 垂直柱狀圖
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.set_title('圖2 水平柱狀圖')
ax2.barh(y=category, width=value)
fig.savefig(r"bar_img.png", transparent=True) #
plt.show()
保存后的本地圖片bar_img.png如下所示: