我试图测试我在sci工具包学习教程中找到的一个例子,但对它进行了修改,以便将生成的图表写入文件。根据文档,写入文件的最佳方式是:
with open('pathfile', 'w') as f:
f.write()
然而,在我看来,至少在f.write()
中没有一个明确的对象作为自变量。解决这个问题的最佳方法是什么?唯一的选择是简单地找到一种方法来总结所有单独的绘图特征(例如plt.xlabel("Sepal Length")
)并引用它吗?请参阅下面的代码。
from __future__ import division
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#matplotlib inline
sns.set(style='ticks', palette='Set2')
import pandas as pd
import numpy as np
import math
data = datasets.load_iris()
X = data.data[:100, :2]
y = data.target[:100]
X_full = data.data[:100, :]
setosa = plt.scatter(X[:50,0], X[:50,1], c='b')
versicolor = plt.scatter(X[50:,0], X[50:,1], c='r')
plt.xlabel("Sepal Length")
plt.ylabel("Sepal Width")
plt.legend((setosa, versicolor), ("Setosa", "Versicolor"))
sns.despine()
with open('pathfile', 'w') as f:
f.write()
不确定你在问什么,但根据我的理解,试试
pylab.savefig('foo.png')
pylab.savefig('foo.pdf')