Matplotlib图：删除轴，图例和空白

我是Python和Matplotlib的新手，我想简单地将colormap应用于图像并写入结果图像，而无需使用轴，标签，标题或通常由matplotlib自动添加的任何内容。这是我所做的：

def make_image(inputname,outputname):
    data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
    fig = plt.imshow(data)
    fig.set_cmap('hot')
    fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
    fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
    plt.savefig(outputname)

它成功删除了图形的轴，但是保存的图形在实际图像周围显示了白色填充和边框。如何删除它们（至少是白色填充）？谢谢

我认为该命令axis('off')比单独更改每个轴和边框更简洁地解决了其中一个问题。但是，它仍然在边框周围留有空白区域。添加bbox_inches='tight'到savefig命令几乎可以使您到达那里，在下面的示例中您可以看到剩余的空白空间要小得多，但仍然存在。

请注意，可能需要更新版本的matplotlib bbox_inches=0而不是字符串'tight'（通过@episodeyang和@kadrach）

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

data = random.random((5,5))
img = plt.imshow(data, interpolation='nearest')
img.set_cmap('hot')
plt.axis('off')
plt.savefig("test.png", bbox_inches='tight')

我从matehat那里学到了这个技巧：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def make_image(data, outputname, size=(1, 1), dpi=80):
    fig = plt.figure()
    fig.set_size_inches(size)
    ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    plt.set_cmap('hot')
    ax.imshow(data, aspect='equal')
    plt.savefig(outputname, dpi=dpi)

# data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
data = np.arange(1,10).reshape((3, 3))

make_image(data, '/tmp/out.png')

产量

可能最简单的解决方案：

我只是简单地结合了问题中描述的方法和Hooked的答案中的方法。

fig = plt.imshow(my_data)
plt.axis('off')
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)
plt.savefig('pict.png', bbox_inches='tight', pad_inches = 0)

在此代码之后，没有空格和框架。

现在还没有人提到imsave，这使它成为一线客：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.arange(10000).reshape((100, 100))
plt.imsave("/tmp/foo.png", data, format="png", cmap="hot")

它直接按原样存储图像，即不添加任何轴或边框/填充。

您还可以指定bbox_inches参数的数字范围。这样可以消除图形周围的白色填充。

def make_image(inputname,outputname):
    data = mpimg.imread(inputname)[:,:,0]
    fig = plt.imshow(data)
    fig.set_cmap('hot')
    ax = fig.gca()
    ax.set_axis_off()
    ax.autoscale(False)
    extent = ax.get_window_extent().transformed(plt.gcf().dpi_scale_trans.inverted())
    plt.savefig(outputname, bbox_inches=extent)

这应该删除所有填充和边框：

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure()
fig.patch.set_visible(False)

ax = fig.add_subplot(111)

plt.axis('off')
plt.imshow(data)

extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.savefig("../images/test.png", bbox_inches=extent)

我发现所有文件都记录在案...

https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.axis.html#matplotlib.axes.Axes.axis

我的代码...。“ bcK”是512x512的图片

plt.figure()
plt.imshow(bck)
plt.axis("off")   # turns off axes
plt.axis("tight")  # gets rid of white border
plt.axis("image")  # square up the image instead of filling the "figure" space
plt.show()

我喜欢ubuntu的答案，但没有明确显示如何直接设置非正方形图像的大小，因此我对其进行了修改，以方便复制粘贴：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np

def save_image_fix_dpi(data, dpi=100):
    shape=np.shape(data)[0:2][::-1]
    size = [float(i)/dpi for i in shape]

    fig = plt.figure()
    fig.set_size_inches(size)
    ax = plt.Axes(fig,[0,0,1,1])
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    ax.imshow(data)
    fig.savefig('out.png', dpi=dpi)
    plt.show()

如果保留pixel_size / dpi = size，则无论选择哪种dpi，都可以轻松保存无边界图像。

data = mpimg.imread('test.png')
save_image_fix_dpi(data, dpi=100)

但是显示是怪异的。如果选择小dpi，则图像尺寸可能大于屏幕尺寸，并且在显示过程中会出现边框。但是，这不会影响保存。

因此对于

save_image_fix_dpi(data, dpi=20)

显示屏变成边框（但保存有效）：

已投票的答案不再起作用。要使其正常工作，您需要手动添加设置为[0，0，1，1]的轴，或删除下图的面片。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=20)
ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
fig.add_axes(ax)
plt.imshow([[0, 1], [0.5, 0]], interpolation="nearest")
plt.axis('off')                                # same as: ax.set_axis_off()

plt.savefig("test.png")

或者，您可以只删除补丁。您无需添加子图即可删除填充。这是从下面弗拉迪的答案简化的

fig = plt.figure(figsize=(5, 5))
fig.patch.set_visible(False)                   # turn off the patch

plt.imshow([[0, 1], [0.5, 0]], interpolation="nearest")
plt.axis('off')

plt.savefig("test.png", cmap='hot')

这是3.0.3在2019/06/19 版本上进行测试的。图片见下面：

使用起来要简单得多pyplot.imsave。有关详细信息，请参见下面的luator回答

首先，对于某些图像格式（即TIFF），您实际上可以将颜色图保存在标题中，并且大多数查看器将使用颜色图显示数据。

为了保存实际matplotlib图像，这对于在图像中添加注释或其他数据很有用，我使用了以下解决方案：

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches)
ax.matshow(data)  # or you can use also imshow
# add annotations or anything else
# The code below essentially moves your plot so that the upper
# left hand corner coincides with the upper left hand corner
# of the artist
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
# now generate a Bbox instance that is the same size as your
# single axis size (this bbox will only encompass your figure)
bbox = matplotlib.transforms.Bbox(((0, 0), inches))
# now you can save only the part of the figure with data
fig.savefig(savename, bbox_inches=bbox, **kwargs)

感谢每个人的出色回答...我只想绘制没有多余填充/空格等图像的问题，同样遇到了同样的问题，因此非常高兴在这里找到每个人的想法。

除了没有填充的图像外，我还希望能够轻松添加注释等，而不仅仅是简单的图像图。

因此，我最终要做的是在图形创建时将David的答案与csnemes相结合，以制作一个简单的包装。使用它时，以后不需要使用imsave（）或其他任何方式进行任何更改：

def get_img_figure(image, dpi):
    """
    Create a matplotlib (figure,axes) for an image (numpy array) setup so that
        a) axes will span the entire figure (when saved no whitespace)
        b) when saved the figure will have the same x/y resolution as the array, 
           with the dpi value you pass in.

    Arguments:
        image -- numpy 2d array
        dpi -- dpi value that the figure should use

    Returns: (figure, ax) tuple from plt.subplots
    """

    # get required figure size in inches (reversed row/column order)
    inches = image.shape[1]/dpi, image.shape[0]/dpi

    # make figure with that size and a single axes
    fig, ax = plt.subplots(figsize=inches, dpi=dpi)

    # move axes to span entire figure area
    fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)

    return fig, ax