我正在使用How to show data labels when you mouse over data处的示例创建一个图像，当您将鼠标悬停在点上时数据会出现。这样做效果很好，但是有一些方法可以保存它，所以我可以将图像发送给其他人吗？我不确定哪种格式支持“工具提示”，但pdf和svg都支持，也许还有其他方式？
如果我需要打包可执行文件，那么在linux中执行此操作的最简单方法是什么？
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可能有一些方法可以使用svg和一些javascript或pdf工具提示，正如你的建议（我不知道pdf工具提示是否存在，直到你提到它们。）。
顺便说一句，我应该花点时间提一下mpld3，它使用d3将matplotlib图重新创建为javascript可视化。它允许非常可共享的交互式数字，并且有一些制作交互式工具提示的示例。
但是，我不确定如何使matplotlib的svg文件通常具有交互性，你提到你不要去javascript路线，所以我会走你的路通过建立一个独立的＆＃34;可执行文件（或者更确切地说，是具有可执行文件和相关库的目录）。
cx_freeze和matplotlib 至少在打包可执行文件方面，我建议cx_freeze。还有很多其他选项（例如pyinstaller，py2exe，py2app等），但其中大多数都是针对特定平台的，并且有点太多＆＃34;魔法＆＃34;为了我的口味。 cx_freeze需要更多的知识才能使用，但它非常可靠，一旦您意识到需要包含的内容，就不会太难用。
首先，我将在此处提供完整的示例：https://gist.github.com/joferkington/9214844它使用您提供的示例脚本和数据作为早期问题的一部分。
关键是要构建一个setup.py文件，该文件正确引用1）matplotlib的数据文件; 2）您需要包含在代码中以使其正确运行的任何数据。
之后，它就像python setup.py build_exe一样简单，并将它创建的构建目录tar发送给其他人。 （你可能想要做一些更有趣的事情。可以制作包含tarred数据，库和可执行文件的shell脚本，但我会在这里跳过那部分。）
setup.py文件使用setup.py。我们假设您有一个名为plot.py的简单脚本，其中包含一些基本的绘图代码和一个名为data.csv的文件，其中包含您要用matplotlib绘制的数据等。 setup.py的{{1}}文件看起来像这样:(另外，为了简单起见，我假设您正在使用Tk后端进行matplotlib。如果您和＃的话，情况会略有不同39;不是。）
cx_freeze这大部分是样板文件。关键部分是：
import cx_Freeze
import sys
import matplotlib
base = None
if sys.platform == "win32":
base = "Win32GUI"
executables = [
cx_Freeze.Executable("plot.py", base = base),
]
build_exe_options = {"includes":["matplotlib.backends.backend_tkagg"],
"include_files":[(matplotlib.get_data_path(), "mpl-data"),
('data.csv', 'data.csv')],
"excludes":[],
}
cx_Freeze.setup(
name = "script",
options = {"build_exe": build_exe_options},
version = "0.0",
description = "A basic example",
executables = executables)
）x_Freeze.Executable("plot.py", base = base)中的"includes"部分。 build_exe_options会尝试自动猜测需要包含哪些模块，但有些情况下无法检测到所需的所有内容。本部分允许您指定要显式包含的其他模块。 matplotlib后端通常无法正确自动检测，因此您需要明确包含您正在使用的后端。cx_freeze中的"include_files"部分。这表示需要包含的任何其他数据文件。 Matplotlib有一些数据文件（图标等），需要与代码和库一起提供，以使事情正常运行。行build_exe_options获取这些文件并将它们放在名为＆＃34; mpl-data＆＃34;的文件夹中。在构建目录中。同样，行(matplotlib.get_data_path(), "mpl-data")获取您的＆＃34; data.csv＆＃34;将文件保存并在构建目录中使用相同的名称保存。我需要花一点时间来提及('data.csv', 'data.csv')选项。这完全是可选的，但"excludes"通常会包含许多库，这些库实际上并不是您的脚本运行所必需的。如果您想减小要分发的文件的大小，可能需要列出要在此处排除的特定python模块。 （例如cx_freeze）
其余部分相当不言自明。您可能需要填写说明，版本等，但不需要构建可执行文件。
所以在这一点上，我们有一个内容类似于以下内容的目录：
"excludes":['PyQt4', 'scipy'] $ ls
data.csv plot.py setup.py
包含我们的数据，data.csv是绘制它的脚本，plot.py如上所述。
要构建可执行文件，我们运行
setup.py您将获得构建的长日志以及它的复制内容（可能还有一些警告，在大多数情况下可以安全地忽略）。 （这是用于调试python setup.py build_exe
文件错误的有用信息。）
完成后，您会注意到一个名为setup.py的新目录。
build此时，$ ls
build data.csv plot.py setup.py
将包含一个名为：
build $ ls build
exe.linux-x86_64-2.7
目录包含您需要分发给人们才能正常运行的库，数据和可执行文件。
要查看它是否有效，请尝试（请将explict exe.whatever注释到目录中!!稍后详细介绍。）：
cd（显然，如果您上面的文件没有被称为$ cd build/exe.linux-x86_64-2.7
$ ./plot
，则可执行文件不会被称为plot.py，但您明白了。）
此时，您可以将plot目录（可能希望在tarring之前重命名），将其发送出去，并告诉人们通过解压并调用exe.whatever来运行它。
我提到我们目前需要在运行之前明确cd name_of_dir; ./plot到目录中。这纯粹是cd在当前目录中查找名为plot.py 的文件的结果。
换句话说，data.csv中有一行代码：
plot.py我们使df = pd.read_csv('data.csv', ...)
足够聪明以包含setup.py，但是读取它的代码期望它位于当前目录中。
您有两种选择：
data.csv进入目录（实际上，发送cd的短脚本，运行程序，然后cd退出。如果您不想打扰第二个选项，这可作为最后的手段。出于多种原因，第二个选项更好，但您必须稍微修改脚本（在这种情况下为cd）。
通常，您使用plot.py的路径来确定相对于脚本本身的位置。但是，使用__file__，cx_freeze不会被定义，而您想要的路径则是__file__的路径。因此，您通常会执行以下操作:(来自cx_freeze常见问题：http://cx-freeze.readthedocs.org/en/latest/faq.html#data-files）
sys.executable在这种情况下，您修改了以下代码：
def find_data_file(filename):
if getattr(sys, 'frozen', False):
# The application is frozen
datadir = os.path.dirname(sys.executable)
else:
# The application is not frozen
# Change this bit to match where you store your data files:
datadir = os.path.dirname(__file__)
return os.path.join(datadir, filename)
要做：
pd.read_csv('data.csv', ...)
代替。 （这还没有在g ist I linked to originally的pd.read_csv(find_data_file('data.csv'), ...)
文件中完成。我将把它作为练习留给读者。）
完成上述操作后，无论当前工作目录是什么，都可以直接致电plot.py。
我在这个话题上不会说太多。有很多方法可以解决这个问题。使用/path/to/where/the/directory/gets/copied/plot，您需要发送一个包含库和单个可执行文件的文件夹。
在最简单的情况下，您只需将其置焦，然后告诉人们解压并运行cx_freeze。您可能希望将文件夹从where/they/extracted/it/name_of_the_execuctable重命名为更像exe.linux-x86_64-2.7的内容，并包含一个名为my_package的shell脚本，但这取决于您。
在其他情况下，您可能希望编写包装脚本甚至是run_this文件。桌面文件必须具有绝对路径，因此在这种情况下您需要做更多的工作。通常，您编写某种安装程序脚本，修改.desktop以指向程序安装位置的绝对路径。
可以将涂焦的数据，库和可执行文件嵌入到自我提取的＃34;安装脚本。如果你想挖掘它们，网上有一些例子。您还可以构建.rpm或.deb。再说一次，我将跳过详细的例子并留给你解决。
总的来说，对于你似乎正在做的事情，发送tarball和README可能是最简单的路径。