Question

我有svg格式的12个数字，我想将它们分成3列和4行，以12个面板的形式，适合A4印刷版本出版。期望的是最大化区域覆盖分数，使得空白空间最小化以便看到12个图像中的所有特征。

我知道我可以在matplotlib的大数字下使用子图。然而，在我的情况下，这些图中的每一个都是独立于相同模拟的不同功能而产生的。我无法在每个调用中重复嵌入大型模拟，因为我需要访问不同位置的某些数字以用于不同目的。换句话说，我操作原始模拟的次数越少，我就越难以从中提取不同的图。我想尽量减少原始模拟中的任何更改，而是将我的附加代码添加到我的唯一目的，即将一些图集合到同一个地方。

以下是我在python代码中提出的用于实现此目的的内容：

import matplotlib.pyplot as plt
import svgutils.transform as sg
from svgutils.compose import *
import os

plt.figure(1, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/first_xy.svg')

plt.figure(2, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/first_xz.svg')

plt.figure(3, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/first_yz.svg')

plt.figure(4, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/second_xy.svg')

plt.figure(5, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/second_xz.svg')

plt.figure(6, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/second_yz.svg')

plt.figure(7, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/third_xy.svg')

plt.figure(8, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/third_xz.svg')

plt.figure(9, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/third_yz.svg')

plt.figure(10, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/fourth_xy.svg')

plt.figure(11, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/fourth_xz.svg')

plt.figure(12, tight_layout=True)
...
plt.savefig('/some_path/fourth_yz.svg')




myfigure = Figure("21cm", "29.7cm", 
                  SVG("/some_path/first_xy.svg"), 
                  SVG("/some_path/first_xz.svg"), 
                  SVG("/some_path/first_yz.svg"), 
                  SVG("/some_path/second_xy.svg"), 
                  SVG("/some_path/second_xz.svg"), 
                  SVG("/some_path/second_yz.svg"), 
                  SVG("/some_path/third_xy.svg"), 
                  SVG("/some_path/third_xz.svg"), 
                  SVG("/some_path/third_yz.svg"), 
                  SVG("/some_path/fourth_xy.svg"), 
                  SVG("/some_path/fourth_xz.svg"), 
                  SVG("/some_path/fourth_yz.svg")
                  ).tile(3, 4)

myfigure.save('/some_path/complete_figure.svg')
os.system('inkscape --export-png=/some_path/complete_figure.png /some_path/complete_figure.svg --export-background=white --export-area-drawing')

但是，运行此代码会产生与正在使用的函数tile()相关的奇怪错误消息，将12个数字组合成一个A4页面，如下所示：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“script.py”，第70行，in          ）.tile（3,4）
  文件“/usr/local/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/svgutils/compose.py”，   第287行，在瓷砖中       dx =（self.width / ncols）.to（'px'）。value TypeError：/不支持的操作数类型/：'Unit'和'int'

我在远程桌面上运行代码，但我可以访问compose.py的内容。但是，我不知道该例程中是否存在错误。有什么问题？

Answer 1

对我来说似乎是一个错误。您应该在https://github.com/btel/svg_utils/issues

报告

违规行位于拼贴功能中：

dx = (self.width/ncols).to('px').value
dy = (self.height/nrows).to('px').value

self.width和self.height是Unit类型，Python不知道如何除以int。

与此同时，我用瓦片功能的猴子补丁快速修复了它：

def new_tile(self, ncols, nrows):
    """Automatically tile the panels of the figure.
    This will re-arranged all elements of the figure (first in the
    hierarchy) so that they will uniformly cover the figure area.
    Parameters
    ----------
    ncols, nrows : type
        The number of columns and rows to arange the elements into.
    Notes
    -----
    ncols * nrows must be larger or equal to number of
    elements, otherwise some elements will go outside the figure borders.
    """
    dx = self.width.to('px').value/ncols
    dy = self.height.to('px').value/nrows
    ix, iy = 0, 0
    for el in self:
        el.move(dx*ix, dy*iy)
        ix += 1
        if ix >= ncols:
            ix = 0
            iy += 1
        if iy > nrows:
            break
    return self

通过执行来申请：

svgutils.compose.Figure.tile = new_tile

编辑：从pip

新安装的svgutils-0.2.0开始就是如此

svgutils.compose（）模块中是否存在使用tile（）方法排列数字的错误？

1 个答案: