Question

有没有人知道如何将matplotlib图转换为熊猫数据框（作为PNG或JPG），而不必先将图形保存到文件中。此处的SQL Server 2017代码使用pandas和pickle输出varbinary（max）https://docs.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/tutorials/sqldev-py3-explore-and-visualize-the-data，但SSRS无法将其识别为有效的PNG（或JPG）图形。我们的目标是通过SQL中的sp_execute_external_script和varbinary（max）输出，以与我们对R图形相同的方式将Python图形导入SSRS。

Answer 1

问题的核心与pandas数据框本身无关 - 数据框只是这里的pickle对象的容器。

我猜你应该把这个数字保存到类似Python文件的对象，比如io.StringIO (Python 3)或Stringio (python 2)

，而不是挑选图形。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pickle

fig_handle = plt.figure()
plt.hist(InputDataSet.tipped)
plt.xlabel("Tipped")
plt.ylabel("Counts")
plt.title("Histogram, Tipped")

output_PNG = io.StringIO()
fig_handle.savefig(output_PNG)

OutputDataSet = output_PNG

如果PNG必须包含在pandas数据框中，也可以这样做，但我不知道这些数据是否有用......：

plot0 = pd.DataFrame(data =[output_PNG], columns =["plot"])
OutputDataSet = plot0

每当您将OutputDataSet作为varbinary(max)返回时，我的猜测是内容将完全是PNG文件。

很想知道这是否有效！

Answer 2

ALTER proc [dbo].[PythonBinary] as
exec sp_execute_external_script
@language = N'Python',
@script = N'
from io import BytesIO
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)
ax.set(xlabel=''time (s)'', ylabel=''voltage (mV)'', title=''test1'')
ax.grid()
plt.tight_layout()
graphic = BytesIO()
plt.savefig(graphic, format = "png")
df1 = pandas.DataFrame([["test1", graphic.getvalue()]])
ax.set(xlabel=''time (s)'', ylabel=''voltage (mV)'', title=''test2'')
plt.tight_layout()
graphic = BytesIO()
plt.savefig(graphic, format = "png")
df2 = pandas.DataFrame([["test2", graphic.getvalue()]])
OutputDataSet = OutputDataSet.append(df1)
OutputDataSet = OutputDataSet.append(df2)
'
with result sets (( "Graphic" varchar(max), "X" varbinary(max)));

Python - 将matplotlib图转换为熊猫数据帧

2 个答案: