减少使用matplotlib制作的.eps数字的大小

Question

今天我正在做一个课程的报告,我需要包括一个字段的等高线图.我用matplotlib做了这个(忽略混乱的标题):

import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib import rc
rc('font',**{'family':'sans-serif','sans-serif':['Helvetica']})
## for Palatino and other serif fonts use:
#rc('font',**{'family':'serif','serif':['Palatino']})
rc('text', usetex=True)
from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy.ma as ma
from numpy.random import uniform
from matplotlib.colors import LogNorm
fig = plt.figure()
data = np.genfromtxt('Isocurvas.txt')
matplotlib.rcParams['xtick.direction'] = 'out'
matplotlib.rcParams['ytick.direction'] = 'out'
rc('text', usetex=True)
rc('font', family='serif')
x = data[:,0]
y = data[:,1]
z = data[:,2]
# define grid.
xi = np.linspace(0.02,1, 100)
yi = np.linspace(0.02,1.3, 100)
# grid the data.
zi = griddata(x,y,z,xi,yi)
# contour the gridded data.
CS = plt.contour(xi,yi,zi,25,linewidths=0,colors='k')
CS = plt.contourf(xi,yi,zi,25,cmap=plt.cm.jet)
plt.colorbar() # draw colorbar
# plot data points.
plt.scatter(x,y,marker='o',c='b',s=0)
plt.xlim(0.01,1)
plt.ylim(0.01,1.3)
plt.ylabel(r'$t$')
plt.xlabel(r'$x$')
plt.title(r' Contour de $\rho(x,t)$')
plt.savefig("Isocurvas.eps", format="eps")
plt.show()

其中"Isocurvas.txt"是一个3列文件,我真的不想触摸(消除数据,或类似的东西,对我来说不起作用).我的问题是数字大小为1.8 Mb,这对我来说太过分了.这个数字本身比报告的其余部分都要大,当我打开pdf时它不是很顺利.

所以,我的问题是:

有没有办法减少这个尺寸而不牺牲图形的质量？我正在寻找任何解决方案,不一定与python相关.

这是.png数字,参数略有变化.使用.png你可以看到我不太喜欢的像素,所以最好是pdf或eps.

谢谢.

Answer 1

散点图是造成你的大尺寸的原因.使用EPS后端,我使用您的数据来创建数字.这是我得到的文件大小:

• 直接从你的例子:1.5Mb
• 没有散​​点图:249Kb
• 使用光栅散点图:249Kb

在您的特定示例中,您不清楚为什么要分散(不可见).但是对于将来的问题,您可以使用rasterized=True调用上的关键字plt.scatter来激活光栅模式.在您的示例中,散点图中有12625个点,而在矢量模式下,这将占用一些空间.

我用来修剪matplotlib矢量图像的另一个技巧如下:

1. 将数字保存为EPS
2. 在生成的文件上运行epstopdf(可用于TeX发行版)

这通常会比matplotlib的默认值提供更小的pdf,质量不变.对于您的示例,使用没有散点的EPS文件,它生成了一个73 Kb的pdf,这似乎很合理.如果你真的想要一个矢量分散命令,在原始的1.5 Mb EPS文件上运行epstopdf会在我的系统中产生一个198 Kb的pdf.