答案 0 :(得分:4)
以下不是一个完美的解决方案,但它有望为您提供有关如何进步的一些想法:
import matplotlib.pyplot as plt
import sympy
x = sympy.symbols('x')
y = 1 + sympy.sin(sympy.sqrt(x**2 + 2))
lat = sympy.latex(y)
fig = plt.figure()
renderer = fig.canvas.get_renderer()
t = plt.text(0.001, 0.001, r"$%s$" % lat, fontsize = 50)
wext = t.get_window_extent(renderer=renderer)
fig.set_size_inches(wext.width / 65, wext.height / 40, forward=True)
fig.patch.set_facecolor('white')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('out.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)
plt.show()
您可以通过使用当前渲染器获取窗口范围来确定文本大小。然后还可以手动指定图形尺寸。我虽然不确定正确的方法来转换两者之间。请注意,我为图像添加了边框,以便您可以看到剩余填充量:
作为解决此问题的可能方法,以下方法仅使用Python的PIL库在保存之前自动裁剪图像:
import io
from PIL import Image, ImageOps
import matplotlib.pyplot as plt
import sympy
x = sympy.symbols('x')
y = 5 /sympy.sqrt(1 + sympy.sin(sympy.sqrt(x**2 + 2)))
lat = sympy.latex(y)
fig = plt.figure()
t = plt.text(0.001, 0.001, r"$%s$" % lat, fontsize = 50)
fig.patch.set_facecolor('white')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
with io.BytesIO() as png_buf:
plt.savefig(png_buf, bbox_inches='tight', pad_inches=0)
png_buf.seek(0)
image = Image.open(png_buf)
image.load()
inverted_image = ImageOps.invert(image.convert("RGB"))
cropped = image.crop(inverted_image.getbbox())
cropped.save('out.png')