CanvasAgg-Demo #

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie das agg-Backend direkt verwenden, um Bilder zu erstellen, was für Entwickler von Webanwendungen nützlich sein kann, die die volle Kontrolle über ihren Code haben möchten, ohne die Pyplot-Schnittstelle zu verwenden, um Zahlen zu verwalten, Zahlen zu schließen usw.

Notiz

Um Figuren ohne grafisches Frontend zu erstellen, muss man nicht auf die Pyplot-Schnittstelle verzichten – es reicht aus, das Backend einfach auf „Agg“ zu setzen.

In diesem Beispiel zeigen wir, wie der Inhalt des agg -Canvas in einer Datei gespeichert und in ein numpy-Array extrahiert wird, das wiederum an Pillow übergeben werden kann . Die letztgenannte Funktionalität ermöglicht es zB, Matplotlib innerhalb eines CGI-Skripts zu verwenden, ohne eine Figur auf die Festplatte schreiben zu müssen, und Bilder in jedem von Pillow unterstützten Format zu schreiben.

from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np
from PIL import Image


fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
# A canvas must be manually attached to the figure (pyplot would automatically
# do it).  This is done by instantiating the canvas with the figure as
# argument.
canvas = FigureCanvasAgg(fig)

# Do some plotting.
ax = fig.add_subplot()
ax.plot([1, 2, 3])

# Option 1: Save the figure to a file; can also be a file-like object (BytesIO,
# etc.).
fig.savefig("test.png")

# Option 2: Retrieve a memoryview on the renderer buffer, and convert it to a
# numpy array.
canvas.draw()
rgba = np.asarray(canvas.buffer_rgba())
# ... and pass it to PIL.
im = Image.fromarray(rgba)
# This image can then be saved to any format supported by Pillow, e.g.:
im.save("test.bmp")

# Uncomment this line to display the image using ImageMagick's `display` tool.
# im.show()

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