Python matplotlib.pyplot绘图与保存完整示例
本文提供使用Python matplotlib.pyplot库绘制图表并保存为图片的完整代码示例。内容涵盖figsize设置、坐标轴刻度与标签配置、背景颜色调整及数据标签显示,最后通过savefig实现导出保存,适合需要快速掌握基础绘图保存功能的开发者参考。
matplotlib绘图与保存代码示例
以下直接展示相关实现代码。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
bar_positions=[1,2,3,4]
bar_heights=[1,2,3,4]
print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1))
ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x,y数据,区间
ax.set_xticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度
ax.set_xticklabels([1,2,3,4,5], rotation=45)#设置x轴标签,旋转45度
ax.set_yticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度
ax.set_yticklabels([1,2,3,4,5], rotation=45)#设置y轴标签,旋转45度
ax.set_ylim(0, 7)#设置y轴范围
ax.set_xlim(0, 7)#设置x轴范围,当然轴数据范围跟 坐标刻度不要冲突就好
ax.set_facecolor("orange")#设置背景颜色为红色
for a,b in zip(bar_positions,bar_heights):#显示数据标签
plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)
plt.savefig('D:\\python_practice\\导出的图片.png')#保存图片
plt.show()
在matplotlib一般使用plt.figure来设置窗口尺寸。
plt.figure(figsize=(10, 10))
但是如果使用plt.subplots,那么这种方法就无效,只能通过subplots自己设置窗口大小。
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 10))
上述内容即为matplotlib.pyplot绘图及导出保存的完整示例,供读者参考使用。
免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。









