Удаление осей, легенд и отступов в matplotlib Python

Быстрый ответ

Если вам нужно создать строгое и аккуратное изображение вашего графика в matplotlib, воспользуйтесь следующим кодом:

import matplotlib.pyplot as plt

# Ваш код построения графика

# Убираем оси, легенду и белые поля
plt.gca().set_axis_off()
plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)
plt.margins(0,0)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
# Сохраняем изображение, исключив ненужные элементы
plt.savefig('figure.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0, transparent=True)

В итоге получится стильное изображение графика, лишенное ненужных деталей.

Детальное руководство по качественной оформлению ваших изображений

Оптимизация ваших презентаций

Для улучшения ясности и качества ваших графиков, примените следующие настройки:

• Параметр dpi: Определяет разрешение изображения. Чем выше dpi, тем детальнее и чистей получается изображение.
• Параметр aspect: Позволяет поддерживать изначальные пропорции изображения, сохраняя его гармонию.
• Выбор цветовой схемы: Подбирайте цвета так, чтобы они делали ваши графики привлекательными и легко воспринимаемыми.

Мгновенное сохранение

Если требуется немедленно сохранить график, воспользуйтесь функцией:

• plt.imsave(): Этот метод позволяет быстро сохранить готовое к публикации изображение без дополнительных настроек.

Дополнительные инструменты

Для выполнения специальных требований к изображению:

• plt.Axes(): Воспользуйтесь этой функцией, чтобы создать настраиваемые отступы и рамки, когда нетривиальные детали имеют значение.
• make_image(): Используйте эту функцию для контроля точных размеров изображения, чтобы идеально вписаться в заданные границы.

Визуализация

Визуализируйте ваш график как комплект минималистического гардероба:

Комплект одежды (👔):    [Пальто, Футболка, Брюки, Носки, Кроссовки]
Элементы графика:            [Оси, Легенда, Белые поля]

Удалите ненужное, чтобы создать стильный образ:

До: 👔✨ [Пальто (Оси), Футболка (Легенда), Брюки, Носки (Белые поля), Кроссовки]
После:  👔   [Брюки, Кроссовки]

Чем проще, тем лучше:

- Оси (Пальто) –> Удалены 🚫🧥
- Легенда (Футболка) –> Удалена 🚫👕
- Белые поля (Носки) –> Удалены 🚫🧦

Результат: Лаконичный и современный график. 📉👌

Проверка качества и окончательная отладка

Проверка перед визуализацией

Прежде чем преобразовывать данные в изображение:

• Анализируйте ваши данные. Входные данные определяют выходные.
• Проверьте формат данных: Некорректные форматы или нечисловые данные могут негативно сказаться на визуализации.

Совершенство в сохранении

Перед сохранением убедитесь, что:

• Имя файла: Оно должно быть описательным и упорядоченным, чтобы файл был легко обнаружим.
• Расширение файла: Рекомендуется использовать 'png' для получения высококачественного изображения на любых устройствах.

Улучшенная очистка изображения

Для профессионального и чистого вида графика:

• Экспериментируйте с bbox_inches, pad_inches и subplots_adjust. Эти параметры помогут вам добиться наилучшего результата.

Полезные материалы

1. Python Plotting With Matplotlib (Guide) – Real Python — научитесь управлять пространством ваших графиков с Matplotlib.
2. python – Removing white space around a saved image – Stack Overflow — советы сообщества по удалению белых полей в Matplotlib.
3. Controlling figure aesthetics — seaborn 0.13.2 documentation — изучите создание графиков с использованием Seaborn с учетом нюансов.
4. Matplotlib – Towards Data Science — статьи и руководства по Matplotlib, которые помогут укрепить ваши навыки.
5. matplotlib.pyplot — Matplotlib 3.8.2 documentation — официальное руководство pyplot API для углубленного изучения управления осями в Matplotlib.