Matplotlibを使用して表示する代わりに、プロットを画像ファイルに保存します

オンザフライでプロットを生成するための簡単で汚いスクリプトを書いています。以下のコード（Matplotlibドキュメントから）を出発点として使用しています。

from pylab import figure, axes, pie, title, show

# Make a square figure and axes
figure(1, figsize=(6, 6))
ax = axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
fracs = [15, 30, 45, 10]

explode = (0, 0.05, 0, 0)
pie(fracs, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
title('Raining Hogs and Dogs', bbox={'facecolor': '0.8', 'pad': 5})

show()  # Actually, don't show, just save to foo.png

プロットをGUIに表示したくありません。代わりに、プロットをファイル（たとえば、foo.png）に保存して、バッチスクリプトで使用できるようにします。それ、どうやったら出来るの？

質問には答えましたが、matplotlib.pyplot.savefigを使用するときに役立つヒントをいくつか追加したいと思います。ファイル形式は、拡張子で指定できます。

from matplotlib import pyplot as plt

plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.pdf')

ラスタライズされた出力またはベクトル化された出力をそれぞれ提供しますが、どちらも便利です。さらにpylab、画像の周囲に十分な、多くの場合望ましくない余白が残ることがわかります。それを削除します：

savefig('foo.png', bbox_inches='tight')

他の人が言ったように、plt.savefig()またはfig1.savefig()実際に画像を保存する方法です。

ただし、場合によっては は図が常に表示。（たとえば、Spyderでplt.ion()：対話モード=オンになっています。）私は巨大ループのFigureウィンドウを強制的に閉じることでこれを回避しますplt.close(figure_object)（ドキュメントを参照）。したがって、ループ中に100万のFigureを開いていません。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots( nrows=1, ncols=1 )  # create figure & 1 axis
ax.plot([0,1,2], [10,20,3])
fig.savefig('path/to/save/image/to.png')   # save the figure to file
plt.close(fig)    # close the figure window

必要に応じて、後で図を再度開くことができるはずですfig.show()（自分でテストしませんでした）。

解決策は次のとおりです。

pylab.savefig('foo.png')

ちょうどこの問題に対処するMatPlotLibのドキュメントでこのリンクを見つけました：http ://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#generate-images-without-having-a-window-appear

彼らは、図がポップアップするのを防ぐ最も簡単な方法は、非インタラクティブなバックエンド（Aggなど）を使用することであると言っています。 matplotib.use(<backend>)、例えば：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('myfig')

私はまだ個人的にを使用することを好みplt.close( fig )ます。それ以降は、特定の図を（ループ中に）非表示にするオプションがありますが、ループ後のデータ処理のために図を表示します。ただし、非インタラクティブなバックエンドを選択するよりも遅くなる可能性があります。誰かがそれをテストした場合は興味深いでしょう。

更新：Spyderの場合、通常、この方法でバックエンドを設定することはできません（Spyderは通常、matplotlibを早期にロードするため、使用できません。matplotlib.use()）。

代わりに、を使用するplt.switch_backend('Agg')か、オフにします "、Spyder設定で「サポートを有効にする」を、matplotlib.use('Agg')コマンドを自分でください。

これら2つのヒントから：1つ、2つ

「現在」の図の概念が気に入らない場合は、次のようにします。

import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread("src.png")
mpimg.imsave("out.png", img)

他の答えは正しいです。しかし、後でFigure オブジェクトを開きたい場合があります。たとえば、ラベルのサイズを変更したり、グリッドを追加したり、その他の処理を実行したい場合があります。完璧な世界では、プロットを生成するコードを再実行し、設定を調整します。悲しいかな、世界は完璧ではありません。したがって、PDFまたはPNGへの保存に加えて、以下を追加します。

with open('some_file.pkl', "wb") as fp:
    pickle.dump(fig, fp, protocol=4)

このように、後でFigureオブジェクトを読み込んで設定を自由に操作できます。

また、スタックをソースコードで書き出し、 locals()各関数/メソッド辞書を使用ので、後で図を生成したものを正確に知ることができます。

注意：この方法では時々巨大なファイルが生成されるので注意してください。

import datetime
import numpy as np
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt

# Create the PdfPages object to which we will save the pages:
# The with statement makes sure that the PdfPages object is closed properly at
# the end of the block, even if an Exception occurs.
with PdfPages('multipage_pdf.pdf') as pdf:
    plt.figure(figsize=(3, 3))
    plt.plot(range(7), [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], 'r-o')
    plt.title('Page One')
    pdf.savefig()  # saves the current figure into a pdf page
    plt.close()

    plt.rc('text', usetex=True)
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    x = np.arange(0, 5, 0.1)
    plt.plot(x, np.sin(x), 'b-')
    plt.title('Page Two')
    pdf.savefig()
    plt.close()

    plt.rc('text', usetex=False)
    fig = plt.figure(figsize=(4, 5))
    plt.plot(x, x*x, 'ko')
    plt.title('Page Three')
    pdf.savefig(fig)  # or you can pass a Figure object to pdf.savefig
    plt.close()

    # We can also set the file's metadata via the PdfPages object:
    d = pdf.infodict()
    d['Title'] = 'Multipage PDF Example'
    d['Author'] = u'Jouni K. Sepp\xe4nen'
    d['Subject'] = 'How to create a multipage pdf file and set its metadata'
    d['Keywords'] = 'PdfPages multipage keywords author title subject'
    d['CreationDate'] = datetime.datetime(2009, 11, 13)
    d['ModDate'] = datetime.datetime.today()

plot（）およびその他の関数を使用して必要なコンテンツを作成した後、次のような句を使用して、画面へのプロットとファイルへのプロットのどちらかを選択できます。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(4, 5))       # size in inches
# use plot(), etc. to create your plot.

# Pick one of the following lines to uncomment
# save_file = None
# save_file = os.path.join(your_directory, your_file_name)  

if save_file:
    plt.savefig(save_file)
    plt.close(fig)
else:
    plt.show()

私は以下を使用しました：

import matplotlib.pyplot as plt

p1 = plt.plot(dates, temp, 'r-', label="Temperature (celsius)")  
p2 = plt.plot(dates, psal, 'b-', label="Salinity (psu)")  
plt.legend(loc='upper center', numpoints=1, bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),        ncol=2, fancybox=True, shadow=True)

plt.savefig('data.png')  
plt.show()  
f.close()
plt.close()

Figureを保存した後、plt.showを使用することが非常に重要であるとわかりました。そうしないと機能しません。PNGでエクスポートされた図

次のいずれかを実行できます。

plt.show(hold=False)
plt.savefig('name.pdf')

GUIプロットを閉じる前に、savefigを終了することを忘れないでください。これにより、事前に画像を確認できます。

または、plt.show() GUIを閉じてスクリプトを再度実行しますが、今回plt.show()はplt.savefig()。

別の方法として、

fig, ax = plt.figure(nrows=1, ncols=1)
plt.plot(...)
plt.show()
fig.savefig('out.pdf')

私のように、Spyder IDEを使用している場合は、次のコマンドでインタラクティブモードを無効にする必要があります。

plt.ioff()

（このコマンドは科学的なスタートアップで自動的に起動されます）

再度有効にする場合は、次を使用します。

plt.ion()

ソリューション ：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
plt.figure()
ts.plot()
plt.savefig("foo.png", bbox_inches='tight')

画像を表示するだけでなく、画像を保存する場合は、次のようにします。

%matplotlib inline

後 import matplotlib

質問によると、Matplotlib（pyplot）savefigは空白の画像を出力します。

1つ注意する必要がplt.showあります。plt.savefig、または空白の画像が表示されます。

詳細な例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, title):
    plt.plot(lst_iter, lst_loss, '-b', label='loss')
    plt.plot(lst_iter, lst_acc, '-r', label='accuracy')

    plt.xlabel("n iteration")
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.title(title)
    plt.savefig(title+".png")  # should before plt.show method

    plt.show()


def test_draw():
    lst_iter = range(100)
    lst_loss = [0.01 * i + 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
    # lst_loss = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
    lst_acc = [0.01 * i - 0.01 * i ** 2 for i in xrange(100)]
    # lst_acc = np.random.randn(1, 100).reshape((100, ))
    draw_result(lst_iter, lst_loss, lst_acc, "sgd_method")


if __name__ == '__main__':
    test_draw()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("image.png")

Jupyter Notebook では、1つのセルの残りのplt-codeとともに、を削除plt.show()して追加する必要がありますplt.savefig()。画像は引き続きノートブックに表示されます。

今日（この質問が行われたときには利用できませんでした）多くの人々がJupyter Notebookをpythonコンソールとして使用していることを考えると、プロットをとして保存するには、Jupyter Notebookからのクラスを.png呼び出して、図をインラインでプロットするだけです'セルをjupyterし、その図/画像をローカルディレクトリにドラッグします。最初の行を忘れないでください ！matplotlibpylab%matplotlib inline

上記に加え__file__て、画像とPythonファイルが同じ名前になるように名前を追加しました。また、見栄えをよくするためにいくつかの引数を追加しました。

# Saves a PNG file of the current graph to the folder and updates it every time
# (nameOfimage, dpi=(sizeOfimage),Keeps_Labels_From_Disappearing)
plt.savefig(__file__+".png",dpi=(250), bbox_inches='tight')
# Hard coded name: './test.png'

を使用する場合matplotlib.pyplot、最初にプロットを保存してから、次の2行を使用してプロットを閉じる必要があります。

fig.savefig('plot.png') # save the plot, place the path you want to save the figure in quotation
plt.close(fig) # close the figure window

前に提案したように、次のいずれかを使用できます。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("myfig.png")

表示しているIPhython画像を保存します。または別のメモ（別の角度から見て）で、open cvで作業する場合、またはopen cvをインポートした場合は、次のようにできます。

cv2をインポート

cv2.imwrite（ "myfig.png"、image）

しかし、これはOpen CVで作業する必要がある場合に備えています。それ以外の場合は、plt.savefig（）で十分です。

画像は任意の拡張子（png、jpgなど）で、必要な解像度で保存できます。これは、フィギュアを保存する関数です。

import os

def save_fig(fig_id, tight_layout=True, fig_extension="png", resolution=300):
    path = os.path.join(IMAGES_PATH, fig_id + "." + fig_extension)
    print("Saving figure", fig_id)
    if tight_layout:
        plt.tight_layout()
    plt.savefig(path, format=fig_extension, dpi=resolution)

'fig_id'は、Figureを保存する名前です。それが役に立てば幸い：）

あなたはこのようにそれを行うことができます：

def plotAFig():
  plt.figure()
  plt.plot(x,y,'b-')
  plt.savefig("figurename.png")
  plt.close()