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'] # 中文字体支持
除了作图功能，matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能，这两个通能通过imshow()方法和savefig()方法实现。
1 图片展示
在使用imshow()展示图片前，需要先将图片读取出来。读取图片可以通过pillow库，也可以用matplotlib本身自带的image模块实现。
# 使用pillow库读取图片 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自带image库读取图片 img = mpimg.imread(r"./jupyter/matplotlib/images/1.jpg") ax2 = fig.add_subplot(1,2,2) ax2.imshow(img) plt.show()
可以设置关闭坐标轴：
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()方法中提供了众多参数以供个性化得展示图片，但我更建议使用pillow等专业的图片处理库先对图片进行处理，然后交由imshow()方法进行展示，以下是使用imshow方法显示灰度图片：
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') # 无效 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) # 与cmap ='gray'等效 plt.subplot(326); plt.imshow(img2, cmap = plt.cm.gray_r) # 反向灰度 plt.show()
显示多张图片：
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 保存图片
当我们使用matplotlib完成作图后，难免有需要将图表保存到本地的需求，这时候就可以使用savefig()方法实现。savefig()方法主要参数如下：
- fname：保存后图片名
- dpi：像素
- quality：用大于1小于100的标量表示图片质量
- facecolor：前景色
- edgecolor：边框颜色
- format：文件格式
- transparent：是否透明，当没有设置前景色和边框颜色时，如果transparent值为True保存为png格式时为透明
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()
这时候，在本地打开图片如下所示：
value= np.arange(6) ** 2 category = range(len(value)) fig = plt.figure(figsize=(8, 4)) # 垂直柱状图 ax1 = fig.add_subplot(121) ax1.set_title('图1 垂直柱状图') ax1.bar(x=category, height=value) # 垂直柱状图 ax2 = fig.add_subplot(122) ax2.set_title('图2 水平柱状图') ax2.barh(y=category, width=value) fig.savefig(r"bar_img.png", transparent=True) # plt.show()
保存后的本地图片bar_img.png如下所示：
