从等高线图中完全删除轴

Question

我正在尝试创建栅格数据的无轴等高线图。我设法创建了等高线图，但是我无法完全移除轴。我可以用plt.axis('off') 关闭它们，但坐标轴空白仍然存在。

我做什么：

cnt = plt.contour(my_data)
plt.clabel(cnt, inline=1, fontsize=10)
plt.axis('off')

编辑 我的输出方法

plt.savefig(image_path, transparent=False, bbox_inches='tight', pad_inches=0)

结果： 之前plt.axis('off') 在plt.axis('off')之后

我在 imshow 上遇到了同样的问题，但我已经设法解决了 here，但是同样的技术不能用于轮廓。

那么我如何绘制没有轴的轮廓以及它们留下的任何空白？

编辑 所以我设法确定问题不在代码的'plt.axis('off')'部分。该行实际上完全删除了轴，并且当我调用 plt.show() 时它是可见的，但是当我尝试使用 'plt.savefig()' 保存绘图时，我得到了不需要的空格。这是为什么呢？

我的输出代码：

cnt = plt.contour(my_data)
plt.clabel(cnt, inline=1, fontsize=10)
plt.axis('off')
# no whitespaces
plt.show()
# whitespaces are present
plt.savefig(image_path, transparent=False, bbox_inches='tight', pad_inches=0)

可能的解决方案！？ 我确实找到了使我的图像几乎符合我想要的方法：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
plt.contour(data)
extent = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted())
plt.axis('off')
plt.savefig(image_path, transparent=False, bbox_inches=extent, pad_inches=0)

但是我不能改变情节的纵横比。我认为我没有完全理解这个解决方案。

Answer 1

这实际上是由于savefig 的默认值。该图形可以具有透明背景（例如尝试fig.patch.set(facecolor='none'); fig.canvas.print_png），但是当您调用plt.savefig 时它会被覆盖。

如果您想要透明背景，则需要在调用 savefig 时指定 transparent=True。否则，它将覆盖图形的当前背景颜色并将其设置为不透明的白色。

查看documentation for savefig了解更多详情。

举个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.random((5, 5))

fig, ax = plt.subplots()
cnt = ax.contour(data)
ax.clabel(cnt)
ax.axis('off')

fig.savefig('test.png', bbox_inches='tight', transparent=True)

当然，这在这个页面上看起来是一样的，但是如果你在图像查看器中打开它，你会注意到它有一个适当的透明背景：

---

编辑：

我可能误解了你在问什么。如果您希望等高线图占据整个图形，而侧面没有刻度标签等空间，则最容易以这种方式开始定义图。

例如（请注意，这适用于任何类型的绘图，而不仅仅是轮廓）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.random((5, 5))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
cnt = ax.contour(data)
ax.clabel(cnt)
ax.axis('off')

plt.show()

---

如果您仍然遇到问题，可能是因为您使用的是fig.savefig(..., bbox_inches='tight')。这特别需要刻度标签包含在保存的图像中，即使它们是不可见的并且在图形边界之外。

尝试类似的方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.random((5, 5))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
cnt = ax.contour(data)
ax.clabel(cnt)
ax.axis('off')

fig.savefig('test.png')