我使用sympy plotting backends library直接从sympy表达式创建绘图。我选择这个库是因为它提供了比标准sympy绘图模块更多的绘图微调选项。作为选择库的后端，我使用matplotlib。
我的目标是将结果图作为svg字符串，以便稍后将其插入到网页中。我需要通过编程来完成。我使用以下代码：
from spb import plot, MB
import io
from sympy import symbols, sin, cos
x = symbols("x")
# create plot
p1 = plot(
(sin(x), "a", dict(color="k", linestyle=":")),
(cos(x), "b"),
backend=MB, show=False)
# buffer:
f = io.StringIO()
# save plot in buffer as svg string:
p1._fig.savefig(f, format = "svg")
# return result as svg string to insert it in web page later:
return f.getvalue()问题是我得到了一个异常：
'NoneType' object has no attribute 'savefig'
p1._fig.savefig(f, format = "svg")但是如果我稍微修改一下代码：
...
# buffer:
f = io.StringIO()
# show plot:
p1.show()
# save plot in buffer as svg string:
p1._fig.savefig(f, format = "svg")
...一切都很好。但问题是，我不想显示情节，我需要保存为svg字符串。有人知道如何解决这个任务吗？
1条答案
按热度按时间k4emjkb11#
我就是那个模块的开发者。
该错误是由以下事实引起的：当您使用
MatplotlibBackend和show=False创建绘图时，未创建图形（太长，无法解释原因）;此行为特定于MatplotlibBackend，其他后端不应受其影响。因此，p1.fig是None。然而，绘图函数公开了
save方法，它只不过是一个特定绘图库“保存”功能的 Package 器。如果查看源代码，您会发现MatplotlibBackend.save调用matplotlib的savefig，但首先它会检查图形是否已经创建。如果没有，它会强制创建。所以你要做的就是：
最后要注意的是，如果可能的话，不要使用以
_（下划线）开头的属性或方法。它们代表私有属性，名称可能会随版本的不同而改变。如果你真的需要检索matplotlib图，请使用p1.fig。EDIT回答评论中关于性能的问题：
由于向后兼容的原因，新模块默认使用adaptive algorithm进行线图，这与SymPy上使用的adaptive algorithm不同。一方面，它可以轻松地应用于更广泛的应用程序集，另一方面，它的速度较慢。
您有两个选项：无论哪种方式，您都可能希望更改模块的配置文件。
选项1：自适应算法最小化某个损失函数（
loss_fn），并在达到阈值（adaptive_goal）时停止。我们可以增加此阈值（默认设置为0.01），从而提高性能，但牺牲了线条的平滑质量。选项2：不要使用自适应算法，切换到使用Numpy和矢量化的均匀网格算法（通常使用
adaptive=False完成，并可能设置适当数量的离散点n=something）！与自适应算法相比，这是非常非常快的。想一想：通常，我们的绘图与屏幕尺寸相比相对较小。每行1000个点（或您决定使用的任何数量）应创建足够平滑的线条。
因此，您可以逐个图形地禁用自适应算法（使用
adaptive=False），或者您可以将模块设置为始终使用统一网格算法（这是我在我的机器上使用的设置）。然后，当您创建一个绘图时，如果您觉得它应该更平滑，只需通过设置
n=something（默认值为1000）来增加离散化点的数量。您可以在this documentation page上找到更多自定义选项。