matplotlib位图与矢量文本

所以，我绘制了一个波形（和其他东西），导致一个更大的矢量文件（PDF）比相应的光栅文件（PNG）。我想这是因为绘制的数据集非常大，矢量文件中有数百万条指令。除了变大之外，PDF阅读器也很难显示PDF。在某些情况下，加载需要几秒钟的时间;在别人身上，根本不会加载。matplotlib位图与矢量文本

在pyplot中，是否可以使用矢量轴，标签和所有其他文本进行位图绘制？

我现在的（非常糟糕的）解决方案是生成PDF，生成PNG，用inkscape打开PDF并用PNG格式替换该图。很明显，如果你意识到你必须重新生成剧情，那么这太过手动且非常耗时。

来源

2013-07-18 gozzilli

通过最近的（持续？）matplotlib调查的详细评论阅读，另一人作出这一同样的请求。 https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0AjrPjlTMRTwTdHpQS25pcTZIRWdqX0pNckNSU01sMHc&usp=sharing – esmit

它应该像传递rasterized=True到plot命令一样简单。

E.g.

import matplotlib.pyplot as plt 

plt.plot(range(10), rasterized=True) 
plt.savefig('test.pdf')

对于我来说，这导致了光栅线PDF格式（分辨率由你savefig指定的dpi的控制 - 默认情况下，它是100）和矢量文字。

来源

2013-07-18 18:02:43

我刚刚意识到我从未将此标记为正确答案，尽管自那以后我一直在使用它。这正是我所寻找的，我不知道我是如何在文档中错过的。非常感谢！ – gozzilli

我对这个问题使用了一个肮脏的“修复”。我只是简单地生产两次。一旦我删除了所有的框架，标题等，并保存为PNG，在另一种情况下，我删除了实际数据，并将所需的所有组件作为矢量数据保存在PDF中。然后，我使用ImageMagick将png转换为包含位图数据的pdf，并使用pdftk覆盖来自pdf的矢量数据。这是matplotlib页面中的一个pcolor示例，采用我刚刚描述的方式进行调整。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import os 

for case in ['frame','data']: 

    # make these smaller to increase the resolution                         
    dx, dy = 0.02, 0.02 

    # generate 2 2d grids for the x & y bounds                          
    y, x = np.mgrid[slice(-3, 3 + dy, dy), 
        slice(-3, 3 + dx, dx)] 
    z = (1 - x/2. + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2) 
    # x and y are bounds, so z should be the value *inside* those bounds.                    
    # Therefore, remove the last value from the z array.                        
    z = z[:-1, :-1] 
    z_min, z_max = -np.abs(z).max(), np.abs(z).max() 


    fig=plt.figure() 
    ax=fig.add_subplot(1,1,1) 
    im=plt.pcolor(x, y, z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max) 
    plt.title('pcolor') 
    # set the limits of the plot to the limits of the data                       
    plt.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()]) 

    if case is 'frame': 
     im.remove() 
     plt.savefig("frame.pdf",transparent=True) 
    if case is 'data': 
     ax.axison=False 
     plt.title('') 
     plt.savefig("data.png",transparent=True) 



os.system('convert data.png data.pdf') 
os.system('pdftk frame.pdf background data.pdf output final_plot.pdf') 
os.system('rm data.png data.pdf frame.pdf')

基本上它是你已经在做的事情只是一个自动化的版本...

来源

2013-09-03 14:35:02

好戏，但@Joe Kington的回答很简单，很干净。我真的建议尝试这个选项！ – gozzilli

确实如此。使事情变得更容易。我意识到我对这个光栅化选项的作用有错误的想法...... –

matplotlib位图与矢量文本

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