相关疑难解决方法(0)

需要一个基于Java的解决方案,或者最糟糕的是,需要Linux的命令行.

我试着使用Ghostscript:

gs -sDEVICE=pdfwrite -dPDFA -dBATCH -dNOPAUSE -dUseCIEColor \
   -sProcessColorModel=DeviceCMYK -sPDFACompatibilityPolicy=1 \
   -sOutputFile=downgraded.pdf leon_range_my12_w22_brochure.pdf

但是我犯了很多错误......

在研究如何压缩一堆带有图片的PDF时(理想情况是以无损方式,但我会满足于有损),我发现有很多人建议这样做:

$ pdf2ps file.pdf
$ ps2pdf file.ps

这有效!生成的文件较小,看起来至少足够好.

• 这是如何工作的？
• 我可以在此过程中调整哪些设置？
• 如果有一些有损转换,那是哪一个？
• 捕获量在哪里？

当我使用Acrobat Distiller(v.9.1.3)时,似乎我无法嵌入所有字体 - 至少不是我想要的方式(没有子集).一个例子是Wingdings(TrueType).

我将复选框和设置激活为"始终嵌入"和"无子集".如果我在文本编辑器中签入*.joboptions我保存为自定义Distiller配置文件的文件,它会清楚地说:

/EmbedAllFonts true
/EmbedOpenType true
/MaxSubsetPct 1
/SubsetFonts false

一些字体Distiller完全嵌入(根据我的要求),其他字体不是.如果我将设置更改为字体子集,则适用于所有字体.因此我认为我的设置是正确的.

有没有其他人遇到与Acrobat相同的问题/错误？

我有正在上传到ISSUU 的PDF 。

可以使用 FLASH 查看这些 PDF，但浏览器因 PDF 问题而崩溃。

ISSUU 诊断出 PDF 并检测到 PDF 在其页面上使用了透明度、径向和轴向阴影。他们建议我将它们转换为位图。不幸的是，他们不是 Ghostscript 的专家。

我需要使用 Ghostscript 重新渲染我的 PDF 以消除图像/页面上的透明度、径向和轴向阴影。

1. 有人可以帮助我，哪个是 Ghostscript 尽可能简单地呈现我的 PDF 并使其在网络上轻松查看的正确命令？

2. 也许按照ISSUU支持的建议显示如何转换为位图？

我尝试了以下但仍然无法解决我的问题：

1. 优化 PDF 文件（使用 Ghostscript 或其他）

2. http://zeroset.mnim.org/2015/01/07/flatten-pdfs-with-ghostscript/

我正在使用 matplotlib 生成 PDF 图形。然而，即使是最简单的数字也会产生相对较大的文件，下面的 MWE 会产生几乎 1 MB 的文件。我意识到文件大小较大是由于 matplotlib 完全嵌入了所有使用的字体。由于我要生成相当多的图并希望减小文件大小，所以我想知道：

主要问题：

有没有办法让 matplotlib 嵌入字体子集而不是完整的字体？我也可以完全不包含字体。

到目前为止考虑的事情：

• 矢量图形编辑器可轻松用于导出包含字体子集（以及根本不包含字体）的 PDF，但必须对每个文件（修订版）执行此步骤显得不必要的乏味。
• 同样，我读过有关 PDF 文件后处理的内容（例如使用 Ghostscript），尽管工作量似乎相当。
• 我尝试设置 'pdf.fonttype'= 3，这确实会产生相当小的文件。但是，我想在矢量图形编辑器中保持文本可修改 - 这在这种情况下似乎不起作用（例如减号不会保存为文本）。

由于使用外部软件生成带有嵌入子集的文件很容易，尽管是劳动密集型的，是否有可能直接在 matplotlib 中实现这一点？任何帮助将不胜感激。

微量元素

import matplotlib.pyplot as plt #Setup
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['pdf.fonttype'] = 42
mpl.rcParams['mathtext.fontset'] = 'dejavuserif'
mpl.rc('font',family='Arial',size=12)

fig,ax=plt.subplots(figsize=(2,2)) #Create a figure containing some text
ax.semilogy(1,1,'s',label='Text\n$M_\mathrm{ath}$')
ax.legend()
fig.tight_layout()
fig.savefig('test.pdf')

环境：matplotlib 3.1.1