Matplotlib 教程 之 Matplotlib imsave() 方法 2

简介: Matplotlib 教程 之 Matplotlib imsave() 方法 2

Matplotlib 教程 之 Matplotlib imsave() 方法 2

Matplotlib imsave() 方法

imsave() 方法是 Matplotlib 库中用于将图像数据保存到磁盘上的函数。

通过 imsave() 方法我们可以轻松将生成的图像保存到我们指定的目录中。

imsave() 方法保存图片支持多种图像格式,例如 PNG、JPEG、BMP 等。

imsave() 方法的语法如下:

matplotlib.pyplot.imsave(fname, arr, **kwargs)

参数说明:

fname:保存图像的文件名,可以是相对路径或绝对路径。
arr:表示图像的NumPy数组。
kwargs:可选参数,用于指定保存的图像格式以及图像质量等参数。

以下实例演示了如何使用 imsave() 方法将一个灰度图像和一幅彩色图像保存到当前目录上:

实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建一幅灰度图像
img_gray = np.random.random((100, 100))

创建一幅彩色图像
img_color = np.zeros((100, 100, 3))
img_color[:, :, 0] = np.random.random((100, 100))
img_color[:, :, 1] = np.random.random((100, 100))
img_color[:, :, 2] = np.random.random((100, 100))

显示灰度图像
plt.imshow(img_gray, cmap='gray')

保存灰度图像到磁盘上
plt.imsave('test_gray.png', img_gray, cmap='gray')

显示彩色图像
plt.imshow(img_color)

保存彩色图像到磁盘上
plt.imsave('test_color.jpg', img_color)

以上实例中我们使用了 numpy.random 模块分别创建了一幅灰度图像和一幅彩色图像,然后分别使用 imshow() 方法显示这两幅图像。

接着,我们使用 imsave() 函数将这两幅图像分别保存到了当前目录上,文件名分别为 test_gray.png 和 test_color.jpg。

在保存灰度图像时,我们使用了 cmap 参数将其保存为灰度图像格式。

在保存彩色图像时,我们没有指定图像格式,Matplotlib 库默认将其保存为 JPEG 格式的文件。

目录
相关文章
|
3天前
|
Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imread() 方法 4
Matplotlib 的 `imread()` 方法用于从文件中读取图像数据,返回一个包含图像信息的 numpy 数组。该方法支持灰度和彩色图像,可通过调整数组元素来修改图像颜色。示例中展示了如何将图像中的绿色和蓝色通道置零,从而显示红色图像。
8 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 定位技术 Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imshow() 方法 6
Matplotlib `imshow()` 方法教程:详解如何使用 `imshow()` 函数显示二维图像,包括灰度图、彩色图及不同插值方法的应用示例。通过调整参数如颜色映射(cmap)、插值方法(interpolation)等,实现图像的不同视觉效果。
16 2
|
1天前
|
Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 中文显示 4
Matplotlib 中文显示教程,介绍如何通过设置字体参数或下载支持中文的字体库(如思源黑体)来实现在 Matplotlib 中正确显示中文。示例代码展示了如何使用思源黑体设置图表标题和轴标签的中文显示。
4 0
|
1天前
|
Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 中文显示 3
Matplotlib 是一个强大的绘图库,但默认不支持中文显示。通过设置字体参数或下载支持中文的字体库,可以解决这一问题。例如,设置 `plt.rcParams['font.family']` 为 `'Heiti TC'`,即可在图表中正确显示中文标题和标签。
4 0
|
2天前
|
Linux iOS开发 MacOS
Matplotlib 教程 之 Matplotlib 中文显示 2
Matplotlib 中文显示教程,介绍如何通过设置 Matplotlib 字体参数或下载支持中文的字体库来实现中文显示。适用于 Windows、Linux 和 macOS 系统,确保图表中文本正确呈现。
4 0
|
4天前
|
计算机视觉 Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imread() 方法 2
Matplotlib 的 `imread()` 方法用于从图像文件中读取数据,并返回一个 numpy 数组。该方法支持灰度和彩色图像,数组形状分别为 (nrows, ncols) 和 (nrows, ncols, nchannels)。通过修改数组,可以实现图像处理效果,如调整亮度。示例代码展示了如何读取并变暗图像。
8 0
|
7天前
|
定位技术 Python
Matplotlib 教程 之 Matplotlib imshow() 方法 3
Matplotlib 的 `imshow()` 函数用于显示图像,包括二维灰度或彩色图像、矩阵、热力图和地图等。
6 0
|
24天前
|
Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
|
27天前
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
震撼发布!Python数据分析师必学,Matplotlib与Seaborn数据可视化实战全攻略!
在数据科学领域,数据可视化是连接数据与洞察的桥梁,能让复杂的关系变得直观。本文通过实战案例,介绍Python数据分析师必备的Matplotlib与Seaborn两大可视化工具。首先,通过Matplotlib绘制基本折线图;接着,使用Seaborn绘制统计分布图;最后,结合两者在同一图表中展示数据分布与趋势,帮助你提升数据可视化技能,更好地讲述数据故事。
39 1
|
28天前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
揭秘!Matplotlib与Seaborn联手,如何让Python数据分析结果一目了然,惊艳全场?
在数据驱动时代,高效直观地展示分析结果至关重要。Python中的Matplotlib与Seaborn是两大可视化工具,结合使用可生成美观且具洞察力的图表。本文通过分析某电商平台的商品销量数据集,展示了如何利用这两个库揭示商品类别与月份间的销售关系及价格对销量的影响。首先使用Matplotlib绘制月份销量分布直方图,再借助Seaborn的箱线图进一步探索不同类别和价格区间下的销量稳定性。
51 10