seaborn

Question

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我想提交论文的期刊仅接受.tiff（不适用于LaTeX），.jpg（不适合图表）和.eps（不适用于alpha透明度，除非我光栅化图像，这会导致巨大的文件大小）。我的许多情节使用了seaborn的regplot，它绘制了透明的置信区间。是否可以在不完全手动重新执行所有图形的情况下绘制非透明CI（例如，虚线或背景中的纯色）？

示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set_style("ticks")
np.random.seed(0)
n = 50

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

x = np.random.randn(n)
y1 = np.random.randn(n)
y2 = np.random.randn(n)

sns.regplot(x, y1, ax=ax)
sns.regplot(x, y2, ax=ax)

plt.show()

将此保存为.eps文件而不丢失重叠置信区间信息的最简单/最佳方法是什么？

Answer 1

问题是您需要透明度来显示两个置信区间重叠。人们需要光栅化图像。

如果期刊接受，我实际上并没有看到使用jpg的问题。您可以使用

控制图像的质量

plt.savefig(__file__+".jpg", quality=95)

使用eps也是可能的，在这里，您可以仅栅格化置信区间fill_between - 曲线，而不是栅格化所有内容。优点是轴，标签和点仍然是vecor图形，并且在不同的缩放级别上看起来不会像素化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import PolyCollection as p
import seaborn as sns

sns.set_style("ticks")
np.random.seed(0)
n = 50

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

x = np.random.randn(n)
y1 = np.random.randn(n)
y2 = np.random.randn(n)

sns.regplot(x, y1, ax=ax)
sns.regplot(x, y2, ax=ax)

plt.savefig(__file__+".jpg", quality=95)
for c in ax.findobj(p):
    c.set_zorder(-1)
    c.set_rasterized(True)
#everything on zorder -1 or lower will be rasterized
ax.set_rasterization_zorder(0)

plt.savefig(__file__+".eps")
plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()

最终的eps文件如下所示：

虽然文件大小当然有点大，但我不确定这是否是一个真正的问题。