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python之matplotlib矢量图svg emf

作者:richardxp888

这篇文章主要介绍了python之matplotlib矢量图svg emf,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

python matplotlib矢量图svg emf

由于要用word写论文,插入图片需要矢量图格式 emf ,那么首先,要利用matplotlib画矢量图 svg 格式。

import matplotlib.pyplot as plt
def plot_learning_curve(X_train, X_valid, y_train, y_valid):
    plt.plot([i for i in range(1, len(X_train) + 1)], y_train, label='Train')
    plt.plot([i for i in range(1, len(X_train) + 1)], y_valid, label='Valid')
    plt.legend()
    plt.axis([0, len(X_train) + 1, 0, 20])
    plt.savefig("test.svg", format="svg")

先利用上述代码,生成 svg 格式的矢量图,然后再使用在线网站转化为word能用的矢量图格式 emf

在线网站转换图片格式

常用的图片格式解释:

使用python制作矢量图

Get一个使用python制作矢量图的新技能:

Matplotlib远比我们想象的强大,而这只是众多python强大的包中的一个,不愧是群英荟萃。

绘图后端我们一般是看不见的,matplotlib有两种后端:

用户界面后端(用于pygtk、wxpython、tkinter、qt4或macosx;也称为“交互式后端”)和硬拷贝后端制作图像文件(PNG, SVG, PDF, PS;也称为“非交互式后端”)即Renderer。

介绍具体如下表:

在这里插入图片描述

对于渲染引擎(renderer),还可以区分矢量渲染器(vector)和光栅渲染器(raster)。矢量图形语言发出“从这一点画一条线到这一点”这样的绘图命令,因此是无标度的,光栅后端生成直线的像素表示,其精度取决于DPI设置。

今天我们试一下SVG

正文:

代码其实很简单:

第一步

注意顺序,设置后端参数必须在引入pyplot之前。

import matplotlib
matplotlib.rcParams['backend'] = 'SVG'
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('kankan.svg',format='svg')

在相应目录将会生成kankan.svg文件。

第二步

上述文件一般无法直接打开,需要使用相应的软件,我用的是Inkscape,百度一下下载安装即可。

文件–>打开,选定第一步保存的文件,打开后如下图:

第三步

如果对图片没有其他编辑需求,直接另存为:增强型图文文件:*.emf

随后就可以在word或者ppt中将保存好的emf图片插入。

对比一下直接保存png图片和emf文件:

左边是emf图元文件,右边是png。可以吧,矢量图永远都不会模糊,尤其在放大的情况下,优势更明显。

当然,一般情况只要png能满足我们的需求那么就用png,毕竟方便很多。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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