如何删除轴、图例和白色填充

问题描述：

我想将颜色图应用于图像并写入生成的图像，而不使用轴、标签、标题或 matplotlib 自动添加的任何内容。以下是我所做的：

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)

它成功地删除了图形的轴，但保存的图形呈现出白色填充和实际图像周围的框架。

我怎样才能去除它们（至少是白色填充物）？

解决方案 1：

与单独更改每个轴和边框相比，该axis('off')方法更简洁地解决了其中一个问题。但是它仍然在边框周围留下了空白。添加bbox_inches='tight'命令savefig几乎可以让你到达那里；你可以在下面的例子中看到，剩下的空白要小得多，但仍然存在。

matplotlib 的较新版本可能需要bbox_inches=0而不是字符串'tight'（来自@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')

解决方案 2：

我从matehat 那里学到了这个技巧，如下：

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

解决方案 3：

可能最简单的解决方案：

我只是将问题中描述的方法和Hooked的答案中的方法结合起来。

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)

此代码后没有空格，也没有框架。

解决方案 4：

还没有人提到imsave，这使得这成为一行：

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。

解决方案 5：

plt.axis('off')

plt.savefig('example.png',bbox_inches='tight',pad_inches = 0)

让我得到无边框的图像。

解决方案 6：

我发现这一切都有记录...

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

我的代码……“bcK”是一张 512x512 的图像

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()

解决方案 7：

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)

解决方案 8：

被点赞的答案不再有效。要使其工作，您需要手动添加一个设置为 [0, 0, 1, 1] 的轴，或删除图下的补丁。

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，您可以直接移除补丁。您无需添加子图即可移除填充。这是从下面 Vlady 的回答简化而来

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 2019/06/19 版本测试的3.0.3。图片如下：

一个更简单的做法是使用pyplot.imsave。有关详细信息，请参阅下面的 luator 的回答

解决方案 9：

您还可以为参数指定图形的范围bbox_inches。这将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)

解决方案 10：

我喜欢ubuntu 的答案，但是它没有明确显示如何开箱即用地设置非方形图像的大小，因此我对其进行了修改以便于复制粘贴：

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()

如果保持 pixel_size/dpi=size，无论您选择何种 dpi，都可以轻松保存无边框图像。

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

但是显示效果很怪异。如果选择较小的 dpi，图像尺寸可能会大于屏幕，显示时会出现边框。不过，这并不影响保存。

因此对于

save_image_fix_dpi(data, dpi=20)

显示屏变得有边框（但可以保存）：

解决方案 11：

这最终对我有用：

ax.margins(x=0, y=0, tight=True) 是关键行。

    fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
    ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
    ax.set_axis_off()
    ax.margins(x=0, y=0, tight=True)
    fig.add_axes(ax)
    for triangle in list_of_triangles:
        x_points = [point[0] for point in triangle]
        y_points = [point[1] for point in triangle]
        plt.fill(x_points, y_points, 'k', edgecolor='k')
    plt.savefig("test.png", bbox_inches=0, pad_inches=0)
    plt.show()

解决方案 12：

这有效：

    plot.axis('off')
    ax = plot.gca()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

解决方案 13：

首先，对于某些图像格式（即TIFF），您实际上可以在标题中保存颜色图，并且大多数查看器都会使用颜色图显示您的数据。

为了保存实际matplotlib图像（这对于向图像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)

解决方案 14：

感谢大家的精彩回答......我遇到了完全相同的问题，只想绘制一张没有额外填充/空间等的图像，所以很高兴在这里找到大家的想法。

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绘图。

所以我最终将David 的答案与csnemes 的答案结合起来，在创建图形时制作一个简单的包装器。当您使用它时，您以后不需要对 imsave() 或其他任何内容进行任何更改：

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

解决方案 15：

这对我消除蜱虫很有帮助：

fig, axes = plt.subplots(2, figsize=(15, 20))

for ax in axes:
    ax.get_xaxis().set_ticks([])
    ax.get_yaxis().set_ticks([])

解决方案 16：

我试过

plt.rcParams['axes.spines.left'] = False
plt.rcParams['axes.spines.right'] = False
plt.rcParams['axes.spines.top'] = False
plt.rcParams['axes.spines.bottom'] = False
plt.rcParams['ytick.major.left'] = False
plt.rcParams['ytick.major.right'] = False
plt.rcParams['ytick.minor.left'] = False
plt.rcParams['ytick.minor.left'] = False
plt.rcParams['xtick.major.top'] = False
plt.rcParams['xtick.major.bottom'] = False
plt.rcParams['xtick.minor.top'] = False
plt.rcParams['xtick.minor.bottom'] = False
fig = plt.figure()

它会删除所有边框和轴。

我从Stack Overflow 上的另一个问题中了解到这一点。

解决方案 17：

我更喜欢这个解决方案，因为在我看来它是最干净的：

from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt

data = random.random((5,5))
fig,ax = plt.subplots()
ax.imshow(data)
ax.set_axis_off()

它提供了更多的控制，无需使用plt，并且只需要一行代码。

解决方案 18：

很惊讶这没有出现。要绘制 N 个图像，您可以使用：

N = 5
data_array = np.random.rand(15,15,N)
plt.figure(figsize=(5*N,5))
for i in np.arange(N):
    img = data_array[:,:,i]
    plt.subplot(1,N,i+1)
    plt.imshow(img)             # Generate image
    plt.axis("off")             # Remove axes
plt.tight_layout()              # Remove white space between images
plt.show()

产生类似