Question

所以，我正在绘制波形（和其他东西），导致比相应的光栅文件（PNG）更大的矢量文件（PDF）。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。除了更大，PDF也很难显示PDF阅读器。在某些情况下，加载需要几秒钟;在其他人，它根本没有加载。

在pyplot中，是否可以使用矢量轴，标签和所有其他文本的位图图？

我（非常糟糕）的解决方案是生成PDF，生成PNG，使用inkscape打开PDF并用PNG替换图。显然，如果你意识到你必须重新生成情节，这太手动而且非常耗时。

Answer 1

它应该像将rasterized=True传递给plot命令一样简单。

E.g。

import matplotlib.pyplot as plt

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

对我来说，这导致带有栅格化线的pdf（分辨率由您使用savefig指定的dpi控制 - 默认情况下，它是100）和矢量文本。

Answer 2

我为这个问题使用了一个脏的“修复”。我只是制作了两次情节。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，我删除实际数据并将我想要的所有组件保存为pdf中的矢量数据。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pdf中的矢量数据。这是matplotlib页面中的一个pcolor示例，它以我刚刚描述的方式进行了调整。

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')

基本上它只是你正在做的自动化版本......

matplotlib位图图与矢量文本

2 个答案: