为什么我得到“AttributeError：'tuple'对象没有属性'savefig'”？

Question

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编辑 2017 年 3 月 15 日下午 12:00 CDT： 我已设法修复程序中的错误并按设计完成程序。我要感谢 berna1111 和 TigerhawkT3 提交的答案，因为他们让我完成了这个程序。再次感谢 Stack Overflow！

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我正在尝试将一系列数组构建的直方图（使用 numpy 和使用 matplotlib 的直方图制作的数组）保存到 .png 类型的文件中。我收到以下错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Ryan/PycharmProjects/NWS/weather_data.py", line 475, in <module>
    figure1.savefig("{}_temperature.png".format(filename))
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'savefig'

错误所指的部分如下：

figure1 = plt.hist(temperature_graph_array, color="blue")
figure2 = plt.hist(feelslike_graph_array, color="blue")
figure3 = plt.hist(windspeed_graph_array, color="blue")
figure4 = plt.hist(windgustspeed_graph_array, color="blue")
figure5 = plt.hist(pressure_graph_array, color="blue")
figure6 = plt.hist(humidity_graph_array, color="blue")

figure1.savefig("{}_temperature.png".format(filename), format='png')
figure2.savefig("{}_feelslike.png".format(filename), format='png')
figure3.savefig("{}_windspeed.png".format(filename), format='png')
figure4.savefig("{}_windgustspeed.png".format(filename), format='png')
figure5.savefig("{}_pressure.png".format(filename), format='png')
figure6.savefig("{}_humidity.png".format(filename), format='png')

为什么我会收到此错误，我该如何解决？如果有人能告诉我，我将不胜感激。

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注意事项：

• 我进行了一些谷歌搜索，发现了一些类似的错误，但没有一个将数字解释为元组。我不明白元组部分来自哪里。

• 直方图创建步骤中的“_graph_array”项是维度为 10 长、1 高的数组。里面总共 10 个项目，指定为 Float 类型。

• 保存步骤中的“filename”变量代表一个包含日期和时间的字符串。

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Answer 1

来自documentation for matplotlib.pyplot.hist：

返回值是一个元组 (n, bins, patches) 或 ([n0, n1, ...], bins, [patches0, patches1 ,...]) 如果输入包含多个数据。

来自documentation for matplotlib.pyplot.savefig：

保存当前图形。

看起来您应该像调用 hist 一样调用 savefig，而不是调用 hist 的结果。

plt.savefig("{}_temperature.png".format(filename), format='png')
...

Answer 2

我已经修改了您的代码，并冒昧地更改了几行，以便在理解 for 循环时按列表创建图形：

import matplotlib.pyplot as plt
# should be equal when using .pylab
import numpy.random as rnd

# generate_data
n_points = 1000
temperature_graph_array = rnd.random(n_points)
feelslike_graph_array = rnd.random(n_points)
windspeed_graph_array = rnd.random(n_points)
windgustspeed_graph_array = rnd.random(n_points)
pressure_graph_array = rnd.random(n_points)
humidity_graph_array = rnd.random(n_points)
list_of_data = [temperature_graph_array,
                feelslike_graph_array,
                windspeed_graph_array,
                windgustspeed_graph_array,
                pressure_graph_array,
                humidity_graph_array]
list_of_names = ['temperature',
                 'feelslike',
                 'windspeed',
                 'windgustspeed',
                 'pressure',
                 'humidity']

# create the figures:
#figure1 = plt.figure()
#figure2 = plt.figure()
#figure3 = plt.figure()
#figure4 = plt.figure()
#figure5 = plt.figure()
#figure6 = plt.figure()
#list_of_figs = [figure1, figure2, figure3, figure4, figure5, figure6]
## could be:
list_of_figs = [plt.figure() for i in range(6)]

# create the axis:
#ax1 = figure1.add_subplot(111)
#ax2 = figure2.add_subplot(111)
#ax3 = figure3.add_subplot(111)
#ax4 = figure4.add_subplot(111)
#ax5 = figure5.add_subplot(111)
#ax6 = figure6.add_subplot(111)
#list_of_axis = [ax1, ax2, ax3, ax4, ax5, ax6]
## could be:
list_of_axis = [fig.add_subplot(111) for fig in list_of_figs]

# plot the histograms
# notice `plt.hist` returns a tuple (n, bins, patches) or
# ([n0, n1, ...], bins, [patches0, patches1,...]) if the input
# contains multiple data
#hist1 = ax1.hist(temperature_graph_array, color="blue")
#hist2 = ax2.hist(feelslike_graph_array, color="blue")
#hist3 = ax3.hist(windspeed_graph_array, color="blue")
#hist4 = ax4.hist(windgustspeed_graph_array, color="blue")
#hist5 = ax5.hist(pressure_graph_array, color="blue")
#hist6 = ax6.hist(humidity_graph_array, color="blue")
#list_of_hists = [hist1, hist2, hist3, hist4, hist5, hist6]
## could be:
list_of_hists = []
for i, ax in enumerate(list_of_axis):
    list_of_hists.append(ax.hist(list_of_data[i], color="blue"))

filename = 'output_graph'
for i, fig in enumerate(list_of_figs):
    name = list_of_names[i].capitalize()
    list_of_axis[i].set_title(name)
    fig.tight_layout()
    fig.savefig("{}_{}.png".format(filename,name), format='png')

不会发布结果图，但这会给我 6 个与脚本在同一文件夹中的小 .png 文件。

更好的是，您可以使用函数对数据执行所有操作：

def save_hist(data, name, filename):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.hist(data, color="blue")
    ax.set_title(name)
    fig.tight_layout()
    fig.savefig("{}_{}.png".format(filename,name), format='png')
    plt.close(fig)

filename = 'output_graph_2'
for data, name in zip(list_of_data, list_of_names):
    save_hist(data, name, filename)