使用matplotlib的savefig保存从python pandas生成的图(AxesSubPlot)

Question

我正在使用pandas从数据框生成一个图,我想将其保存到文件中:

dtf = pd.DataFrame.from_records(d,columns=h)
fig = plt.figure()
ax = dtf2.plot()
ax = fig.add_subplot(ax)
fig.savefig('~/Documents/output.png')

似乎最后一行,使用matplotlib的savefig,应该可以解决问题.但该代码产生以下错误:

Traceback (most recent call last):
  File "./testgraph.py", line 76, in <module>
    ax = fig.add_subplot(ax)
  File "/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/figure.py", line 890, in add_subplot
    assert(a.get_figure() is self)
AssertionError

或者,尝试直接在绘图上调用savefig也会出错:

dtf2.plot().savefig('~/Documents/output.png')


  File "./testgraph.py", line 79, in <module>
    dtf2.plot().savefig('~/Documents/output.png')
AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'savefig'

我想我需要以某种方式将plot()返回的子图添加到图中以便使用savefig.我也想知道如果这或许与该做魔术的AxesSubPlot类的后面.

编辑:

以下作品(没有提出任何错误),但留下了一个空白页面图像....

fig = plt.figure()
dtf2.plot()
fig.savefig('output.png')

Answer 1

gcf方法在V 0.14中进行了描述,以下代码适用于我:

plot = dtf.plot()
fig = plot.get_figure()
fig.savefig("output.png")

Answer 2

您可以ax.figure.savefig()按照对问题的评论中的建议使用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([0, 1])
ax = df.plot.line()
ax.figure.savefig('demo-file.pdf')

ax.get_figure().savefig()与其他答案中的建议相比，这没有实际好处，因此您可以选择您认为最美观的选项。事实上，get_figure()只需返回self.figure：

# Source from snippet linked above
def get_figure(self):
    """Return the `.Figure` instance the artist belongs to."""
    return self.figure

Answer 3

所以我不完全确定为什么会这样,但它会保存我的情节图像:

dtf = pd.DataFrame.from_records(d,columns=h)
dtf2.plot()
fig = plt.gcf()
fig.savefig('output.png')

我猜我原始帖子的最后一个片段保存了空白,因为这个数字永远不会得到熊猫生成的轴.使用上面的代码,图形对象通过gcf()调用(获取当前图形)从某个魔术全局状态返回,它自动烘焙在上面的线条中绘制的轴.

Answer 4

对于我来说,使用plt.savefig()函数后的plot()函数似乎很容易:

import matplotlib.pyplot as plt
dtf = pd.DataFrame.from_records(d,columns=h)
dtf.plot()
plt.savefig('~/Documents/output.png')

Answer 5

• 其他答案涉及保存单个图的图，而不是子图。
• 在有次要情节的情况下，积API返回numpy.ndarray的matplotlib.axes.Axes

import pandas as pd
import seaborn as sns  # for sample data
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
df = sns.load_dataset('iris')

# display(df.head())
   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  setosa

与 pandas.DataFrame.plot()

• 以下示例使用kind='hist', 但在指定除'hist'
• 用于从数组中[0]获取其中之一axes，并使用 提取图形.get_figure()。

fig = df.plot(kind='hist', subplots=True, figsize=(6, 6))[0].get_figure()
plt.tight_layout()
fig.savefig('test.png')

与 pandas.DataFrame.hist()

1：

• 在这个例子中，我们分配df.hist给Axescreated with plt.subplots，并保存它fig。
• 4和1分别用于nrows和ncols，但也可以使用其他配置，例如2和2。

fig, ax = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, figsize=(6, 6))
df.hist(ax=ax)
plt.tight_layout()
fig.savefig('test.png')

2：

• 使用.ravel()扁平化的阵列Axes

fig = df.hist().ravel()[0].get_figure()
plt.tight_layout()
fig.savefig('test.png')