Lưu số liệu Matplotlib tương tác

Có cách nào để lưu một hình Matplotlib để nó có thể được mở lại và khôi phục tương tác điển hình không? (Giống như định dạng .fig trong MATLAB?)

Tôi thấy mình chạy các tập lệnh giống nhau nhiều lần để tạo ra những số liệu tương tác này. Hoặc tôi đang gửi cho đồng nghiệp của mình nhiều tệp PNG tĩnh để hiển thị các khía cạnh khác nhau của một âm mưu. Tôi muốn gửi đối tượng figure và để chúng tự tương tác với nó.

Đây sẽ là một tính năng tuyệt vời, nhưng AFAIK nó không được triển khai trong Matplotlib và có thể sẽ khó tự thực hiện do cách lưu trữ số liệu.

Tôi khuyên bạn nên (a) xử lý riêng dữ liệu khỏi việc tạo hình (lưu dữ liệu với một tên duy nhất) và viết tập lệnh tạo hình (tải một tệp cụ thể của dữ liệu đã lưu) và chỉnh sửa khi bạn thấy phù hợp hoặc (b ) lưu dưới định dạng PDF / SVG / PostScript và chỉnh sửa trong một số trình chỉnh sửa hình ưa thích như Adobe Illustrator (hoặc Inkscape ).

CHỈNH SỬA bài đăng Mùa thu 2012 : Như những người khác đã chỉ ra bên dưới (mặc dù đề cập ở đây vì đây là câu trả lời được chấp nhận), Matplotlib kể từ phiên bản 1.2 cho phép bạn chọn các số liệu. Như ghi chú phát hành trạng thái , đây là một tính năng thử nghiệm và không hỗ trợ lưu hình trong một phiên bản matplotlib và mở trong một phiên bản khác. Nói chung cũng không an toàn khi khôi phục lại dây dưa từ một nguồn không đáng tin cậy.

Đối với việc chia sẻ / chỉnh sửa lô sau (yêu cầu xử lý dữ liệu quan trọng trước và có thể cần được điều chỉnh vài tháng sau, nói trong quá trình đánh giá đồng cấp cho một ấn phẩm khoa học), tôi vẫn khuyên quy trình làm việc của (1) có một tập lệnh xử lý dữ liệu trước khi tạo ra một âm mưu lưu dữ liệu đã xử lý (đi vào cốt truyện của bạn) vào một tệp và (2) có một tập lệnh tạo cốt truyện riêng biệt (bạn điều chỉnh khi cần thiết) để tạo lại cốt truyện. Bằng cách này đối với mỗi cốt truyện, bạn có thể nhanh chóng chạy một tập lệnh và tạo lại nó (và nhanh chóng sao chép cài đặt cốt truyện của bạn với dữ liệu mới). Điều đó nói rằng, việc chọn một con số có thể thuận tiện cho việc phân tích dữ liệu ngắn hạn / tương tác / khám phá.

Tôi chỉ tìm ra cách để làm điều này. "Hỗ trợ dưa chua thử nghiệm" mà @pelson đề cập hoạt động khá tốt.

Thử cái này:

# Plot something
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3],[10,-10,30])

Sau khi điều chỉnh tương tác của bạn, hãy lưu đối tượng figure dưới dạng tệp nhị phân:

import pickle
pickle.dump(fig, open('FigureObject.fig.pickle', 'wb')) # This is for Python 3 - py2 may need `file` instead of `open`

Sau đó, hãy mở hình và các chỉnh sửa sẽ được lưu và tương tác GUI sẽ xuất hiện:

import pickle
figx = pickle.load(open('FigureObject.fig.pickle', 'rb'))

figx.show() # Show the figure, edit it, etc.!

Bạn thậm chí có thể trích xuất dữ liệu từ các ô:

data = figx.axes[0].lines[0].get_data()

(Nó hoạt động cho dòng, pcolor & imshow - pcolormesh hoạt động với một số thủ thuật để tái tạo lại dữ liệu đã làm phẳng .)

Tôi đã nhận được mẹo tuyệt vời từ Lưu số liệu Matplotlib bằng Pickle .

Tính đến Matplotlib 1.2, bây giờ chúng tôi có thử nghiệm dưa hỗ trợ. Hãy thử và xem liệu nó có hoạt động tốt cho trường hợp của bạn không. Nếu bạn có bất kỳ vấn đề nào, vui lòng cho chúng tôi biết trong danh sách gửi thư Matplotlib hoặc bằng cách mở một vấn đề trên github.com/matplotlib/matplotlib .

Tại sao không chỉ gửi tập lệnh Python? Các tệp .fig của MATLAB yêu cầu người nhận phải có MATLAB để hiển thị chúng, vì vậy điều đó tương đương với việc gửi một tập lệnh Python yêu cầu Matplotlib hiển thị.

Ngoài ra (tuyên bố từ chối trách nhiệm: Tôi chưa thử cái này), bạn có thể thử chọn con số:

import pickle
output = open('interactive figure.pickle', 'wb')
pickle.dump(gcf(), output)
output.close()

Câu hỏi hay. Đây là văn bản tài liệu từ pylab.save:

pylab không còn cung cấp chức năng lưu, mặc dù chức năng pylab cũ vẫn có sẵn dưới dạng matplotlib.mlab.save (bạn vẫn có thể gọi nó trong pylab là "mlab.save"). Tuy nhiên, đối với các tệp văn bản thuần túy, chúng tôi khuyên bạn nên dùng numpy.savetxt. Để lưu mảng numpy, chúng tôi đề xuất numpy.save và numpy.load tương tự của nó, có sẵn trong pylab dưới dạng np.save và np.load.

Tôi đã tìm ra một cách tương đối đơn giản (nhưng hơi khác thường) để lưu các số liệu matplotlib của mình. Nó hoạt động như thế này:

import libscript

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = 1 + np.sin(2*np.pi*t)

#<plot>
plt.plot(t, s)
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('voltage (mV)')
plt.title('About as simple as it gets, folks')
plt.grid(True)
plt.show()
#</plot>

save_plot(fileName='plot_01.py',obj=sys.argv[0],sel='plot',ctx=libscript.get_ctx(ctx_global=globals(),ctx_local=locals()))

với chức năng save_plotđược định nghĩa như thế này (phiên bản đơn giản để hiểu logic):

def save_plot(fileName='',obj=None,sel='',ctx={}):
    """
    Save of matplolib plot to a stand alone python script containing all the data and configuration instructions to regenerate the interactive matplotlib figure.

    Parameters
    ----------
    fileName : [string] Path of the python script file to be created.
    obj : [object] Function or python object containing the lines of code to create and configure the plot to be saved.
    sel : [string] Name of the tag enclosing the lines of code to create and configure the plot to be saved.
    ctx : [dict] Dictionary containing the execution context. Values for variables not defined in the lines of code for the plot will be fetched from the context.

    Returns
    -------
    Return ``'done'`` once the plot has been saved to a python script file. This file contains all the input data and configuration to re-create the original interactive matplotlib figure.
    """
    import os
    import libscript

    N_indent=4

    src=libscript.get_src(obj=obj,sel=sel)
    src=libscript.prepend_ctx(src=src,ctx=ctx,debug=False)
    src='\n'.join([' '*N_indent+line for line in src.split('\n')])

    if(os.path.isfile(fileName)): os.remove(fileName)
    with open(fileName,'w') as f:
        f.write('import sys\n')
        f.write('sys.dont_write_bytecode=True\n')
        f.write('def main():\n')
        f.write(src+'\n')

        f.write('if(__name__=="__main__"):\n')
        f.write(' '*N_indent+'main()\n')

return 'done'

hoặc xác định chức năng save_plotnhư thế này (phiên bản tốt hơn sử dụng nén zip để tạo ra các tệp hình nhẹ hơn):

def save_plot(fileName='',obj=None,sel='',ctx={}):

    import os
    import json
    import zlib
    import base64
    import libscript

    N_indent=4
    level=9#0 to 9, default: 6
    src=libscript.get_src(obj=obj,sel=sel)
    obj=libscript.load_obj(src=src,ctx=ctx,debug=False)
    bin=base64.b64encode(zlib.compress(json.dumps(obj),level))

    if(os.path.isfile(fileName)): os.remove(fileName)
    with open(fileName,'w') as f:
        f.write('import sys\n')
        f.write('sys.dont_write_bytecode=True\n')
        f.write('def main():\n')
        f.write(' '*N_indent+'import base64\n')
        f.write(' '*N_indent+'import zlib\n')
        f.write(' '*N_indent+'import json\n')
        f.write(' '*N_indent+'import libscript\n')
        f.write(' '*N_indent+'bin="'+str(bin)+'"\n')
        f.write(' '*N_indent+'obj=json.loads(zlib.decompress(base64.b64decode(bin)))\n')
        f.write(' '*N_indent+'libscript.exec_obj(obj=obj,tempfile=False)\n')

        f.write('if(__name__=="__main__"):\n')
        f.write(' '*N_indent+'main()\n')

return 'done'

Điều này làm cho việc sử dụng một mô-đun libscriptcủa riêng tôi, chủ yếu dựa vào các mô-đun inspectvà ast. Tôi có thể cố gắng chia sẻ nó trên Github nếu sự quan tâm được bày tỏ (trước tiên nó sẽ yêu cầu một số dọn dẹp và tôi bắt đầu với Github).

Ý tưởng đằng sau save_plotchức năng và libscriptmô-đun này là tìm nạp các hướng dẫn python tạo hình (sử dụng mô-đun inspect), phân tích chúng (sử dụng mô-đun ast) để trích xuất tất cả các biến, chức năng và mô-đun nhập nó dựa vào, trích xuất chúng từ ngữ cảnh thực thi và tuần tự hóa chúng như hướng dẫn python (mã cho các biến sẽ giống như t=[0.0,2.0,0.01]... và mã cho các mô-đun sẽ giống nhưimport matplotlib.pyplot as plt ...) được thêm vào trước các hướng dẫn hình. Các hướng dẫn python kết quả được lưu dưới dạng tập lệnh python mà việc thực thi sẽ xây dựng lại hình matplotlib ban đầu.

Như bạn có thể tưởng tượng, điều này hoạt động tốt cho hầu hết (nếu không phải tất cả) số liệu matplotlib.