前言
最近工作中遇到一个需求,在使用matplotlib生成图片,想要背景透明,而且图例部分也显示透明效果,通过查找相关资料找到了大概的设置方法,特此记录,方便自己或者有需要的朋友们参考学习。
示例代码
# coding=utf-8 # matplotlib背景透明示例图 # python 3.5 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import scipy.stats as stats # 设置中文字体 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def autolabel(rects): # attach some text labels for rect in rects: height = rect.get_height() # 设置标注文字及位置 ax.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, 0.03 + height, '%.4f' % height, ha='center', va='bottom') # 数据 testData = [[0.87, 0.40, 0.56], [0.97, 0.50, 0.33], [0.88, 0.30, 0.44], [0.25, 0.23, 0.17], [0.73, 0.33, 0.45]] N = 3 width = 0.5 ind = np.arange(width, width*6*N, width*6) fig, ax = plt.subplots() rectsTest1 = ax.bar(ind, (testData[0][0], testData[0][1], testData[0][2]), width, color=(0, 0, 1, 1), edgecolor=(0, 0, 1, 1)) rectsTest2 = ax.bar(ind + width, (testData[1][0], testData[1][1], testData[1][2]), width, color=(1, 0, 0, 1), edgecolor=(1, 0, 0, 1)) rectsTest3 = ax.bar(ind + 2*width, (testData[2][0], testData[2][1], testData[2][2]), width, color=(0, 1, 0, 1), edgecolor=(0, 1, 0, 1)) rectsTest4 = ax.bar(ind + 3*width, (testData[3][0], testData[3][1], testData[3][2]), width, color=(1, 0.6471, 0, 1), edgecolor=(1, 0.6471, 0, 1)) rectsTest5 = ax.bar(ind + 4*width, (testData[4][0], testData[4][1], testData[4][2]), width, color=(0.5804, 0, 0.8275, 1), edgecolor=(0.5804, 0, 0.8275, 1)) ax.set_xlim(0, 9.5) ax.set_ylim(0, 1.4) ax.set_ylabel('数值') ax.yaxis.grid(True) ax.set_xticks(ind + width * 2.5) ax.set_xticklabels(('P', 'R', 'F')) # 设置图例 legend = ax.legend((rectsTest1, rectsTest2, rectsTest3, rectsTest4, rectsTest5), ('test1', 'test2', 'test3', 'test4', 'test5')) frame = legend.get_frame() frame.set_alpha(1) frame.set_facecolor('none') # 设置图例legend背景透明 # 给每个数据矩形标注数值 autolabel(rectsTest1) autolabel(rectsTest2) autolabel(rectsTest3) autolabel(rectsTest4) autolabel(rectsTest5) plt.savefig('C:/Users/XX/Desktop/test.png', format='png', bbox_inches='tight', transparent=True, dpi=600) # bbox_inches='tight'
图片边界空白紧致, 背景透明
效果可能在网页上看不出来,但还是把图片贴上来吧。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家学习或者使用python能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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2024年11月25日
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