将%matplotlib笔记本后端的输出包含在ipynb中作为SVG

Question

这从几年前的回答显示了如何做jupyter笔记本创建图形为SVG.解决方案是告诉InlineBackend使用svg输出.

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
plt.plot(...)

这将导致所有图像在笔记本内部以及生成的ipynb文件中以svg格式显示; 该文件将有一行像

"data": {  "image/svg+xml": [  "<?xml  .....

在里面.

问题是,如果使用%matplotlib notebook后端,这不起作用.%config InlineBackend不会更改笔记本后端的任何内容,因此输出文件包含PNG图像

"data": { "text/html": [  "<img src=\"data:image/png;base64,iVBORw0....

所以问题是:如何让ipynb文件包含使用%matplotlib notebook后端创建的SVG图像的静态版本？

@mark jay从一个月前发表了一个小评论,他想做我现在想做的事情,但没有回答或暗示这个评论.

在我的代码中,我直接从数据框绘制:

%matplotlib notebook
import pandas as pd
df = pd.read_sql(sql1, connection)
...
...
df.plot(subplots=True, kind='bar')

这个功能非常好,无需导入,matplotlib.pyplot但也无法强制将图形创建为svg.我想如果基本情况可行,我可以修改绘图代码,因此它不涉及pandas或数据帧.

Answer 1

根据我从有关 matplotlib 后端的阅读中了解到的信息，nbagg（称为 using）%matplotlib notebook使用 Agg（反颗粒几何）渲染，它无法渲染矢量图形。不幸的是，这是使用Jupyter交互式内联后端的唯一开箱即用的方式。

文档链接https://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#what-is-interactive-mode
类似答案如何使 matplotlibs nbagg 后端生成 SVG？

如果您不需要交互性，请继续使用

import pandas as pd
from IPython.display import SVG, display
from numpy import ndarray

def svg_add(chart, size=(4,4), dpi=100):
    """Takes a chart, optional tuple of ints for size, int for dpi
    default is 4 by 4 inches with 100 dpi"""

    if type(chart) == ndarray:
        fig = chart[0].get_figure()
        fig.set_size_inches(size)
        fig.savefig("mybar.svg", dpi=dpi)
        display(SVG(filename='mybar.svg'))
    else:
        fig = chart.get_figure()
        fig.set_size_inches(size)
        fig.savefig("mybar.svg", dpi=dpi)
        display(SVG(filename='mybar.svg'))

然后

df = pd.DataFrame([[2,5]],columns=['a','b'])
bar_chart = df.plot(subplots=False, kind='bar')
svg_add(chart=bar_chart,size=(3,3),dpi=100)
#or
#svg_add(bar_chart,(3,3),100)