Matplotlib 基本流程、savefig方法以及两种裁剪图像的方法

Matplotlib是一款Python的绘图库，用于生成高质量的图形，可用于图形化界面或各种输出格式（PDF、SVG等）。Matplotlib可作为一个只需几行代码的简单绘图工具，也能用于创建复杂的图。Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一，由于其易于学习和可视化大量数据等优点而备受欢迎。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib绘图流程

Matplotlib绘图的基本流程如下：
Matplotlib 基本流程、savefig方法以及两种裁剪图像的方法

准备数据，将数据组织成Numpy数组或Pandas数据结构；
创建画布（Figure）和多个子图（Subplot）；
对子图进行设定（绘图类型、坐标轴设置、标签信息等）；
在画布上输出图像（savefig）。

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制曲线
ax.plot(x, y, label='sin')
ax.plot(x, y2, label='cos')

# 添加坐标轴、标签和标题
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title('sin and cos')
ax.legend()

# 输出图像
plt.savefig('sin_cos.png')

savefig方法

Matplotlib提供了savefig方法用于输出图像到文件，该方法的用法如下：

plt.savefig(fname, dpi=None, facecolor='w', edgecolor='w',
            orientation='portrait', papertype=None, format=None,
            transparent=False, bbox_inches=None, pad_inches=0.1,
            metadata=None)

其中，fname表示文件名（包含路径），可以是PNG、PDF、SVG等文件格式；dpi表示输出的分辨率，缺省值为100；facecolor表示画布背景色，缺省值为’w’（白色）；edgecolor表示边框颜色，缺省值为’w’；orientation表示图像方向，缺省值为’portrait’（纵向）；papertype表示纸张类型，缺省值为None；format表示输出的文件格式，缺省值根据文件名自动选择；transparent表示是否透明，缺省值为False；bbox_inches表示将要保存的图表部分。设置为’all’将保存整个图表，设置为’tight’将仅保存图表部分；pad_inches表示图表周围边缘与最终绘制图像的距离。

裁剪图像

通常情况下，Matplotlib的输出图像会包含自动留白，因此输出的图像文件中会包含大量无用的空白区域。此外，在某些情况下我们还希望去掉图像周围的留白区域，而仅保留有用的部分。那么该如何裁剪图像呢？下面介绍两种方法进行图像裁剪。

方法一：trim_figure函数

Matplotlib提供了trim_figure函数，可以用于自动裁剪图像周围的边缘空白。该函数的实现原理是：对图像的上下左右四个边缘分别计算像素值，从中找出连续的前景像素，并将前景像素边框作为图像的裁剪区域。该函数的用法如下：

from matplotlib import pyplot as plt

# 定义图像的文件名
file = 'example.png'

# 读取图像
img = plt.imread(file)

# 获取图像尺寸
h, w = img的高度和宽度

# 计算边缘空白像素的索引
hmin = 0
while img[hmin, :].mean() == 1:
    hmin += 1
hmax = h - 1
while img[hmax, :].mean() == 1:
    hmax -= 1
wmin = 0
while img[:, wmin].mean() == 1:
    wmin += 1
wmax = w - 1
while img[:, wmax].mean() == 1:
    wmax -= 1

# 裁剪图像
img_trim = img[hmin:hmax+1, wmin:wmax+1]

# 输出裁剪后的图像
plt.imshow(img_trim)

# 输出图像
plt.savefig(file[:-4]+'_trim.png')

上述代码会输出去除边缘空白后的图像，并将其保存到新的文件中。trim_figure函数的优点是方便快捷，不需要安装额外的库，缺点是裁剪效果可能略差。

方法二：pillow库

Pillow是一款基于PIL（Python Imaging Library）的Python图像处理库，提供了丰富的图像处理功能。使用Pillow库可以更加灵活地实现自定义的图像裁剪。下面的示例使用Pillow库对图像进行裁剪：

from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image

# 定义图像文件名
file = 'example.png'

# 读取图像
img = Image.open(file)

# 裁剪图像
img_trim = img.crop(img.getbbox())

# 输出裁剪后的图像
plt.imshow(img_trim)

# 输出图像
img_trim.save(file[:-4]+'_trim.png')

上述代码中，首先用Image.open函数读取图像，然后调用img.getbbox()函数计算图像的边缘（裁剪区域），最后调用img.crop函数裁剪图像并输出裁剪后的结果。Pillow库裁剪图像的优点是功能更加强大，效果更加精确，缺点是需要安装额外的库并了解其使用方法。