回答问题

我需要获取 matplotlib 绘图的输出并将其转换为可在激光切割机上使用的 SVG 路径。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,100,0.00001)
y = x*np.sin(2*pi*x)
plt.plot(y)
plt.show()

例如,您可以在下面看到一个波形。我希望能够将此波形输出或保存为 SVG 路径,以便以后在 Adobe Illustrator 等程序中使用。

我知道 matplotlib 可以使用一个名为“Cairo”的 SVG 库(matplotlib.use('Cairo')),但是我不清楚这是否可以让我访问我需要的 SVG 路径,即使 matplotlib 现在将使用 Cairo 来生成阴谋。

我确实有 cairo 在我的系统上工作,并且可以成功绘制一个由 SVG 路径组成的示例,我确实可以在 Illustrator 中编辑它,但是我没有办法将上面的等式带入 SVG 路径。

import cairo
from cairo import SVGSurface, Context, Matrix    
s = SVGSurface('example1.svg', WIDTH, HEIGHT)
c = Context(s)

# Transform to normal cartesian coordinate system
m = Matrix(yy=-1, y0=HEIGHT)
c.transform(m)

# Set a background color
c.save()
c.set_source_rgb(0.3, 0.3, 1.0)
c.paint()
c.restore()

# Draw some lines
c.move_to(0, 0)
c.line_to(2 * 72, 2* 72)
c.line_to(3 * 72, 1 * 72)
c.line_to(4 * 72, 2 * 72)
c.line_to(6 * 72, 0)
c.close_path()
c.save()
c.set_line_width(6.0)
c.stroke_preserve()
c.set_source_rgb(0.3, 0.3, 0.3)
c.fill()
c.restore()

# Draw a circle
c.save()
c.set_line_width(6.0)
c.arc(1 * 72, 3 * 72, 0.5 * 72, 0, 2 * pi)
c.stroke_preserve()
c.set_source_rgb(1.0, 1.0, 0)
c.fill()
c.restore()

# Save as a SVG and PNG
s.write_to_png('example1.png')
s.finish()

(请注意,此处显示的图像是 png,因为 stackoverflow 不接受 svg 图形进行显示)

Answers

您很可能希望修复图像大小并摆脱各种背景和轴标记:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=[6, 6])
x = np.arange(0, 100, 0.00001)
y = x*np.sin(2* np.pi * x)
plt.plot(y)
plt.axis('off')
plt.gca().set_position([0, 0, 1, 1])
plt.savefig("test.svg")

生成的 SVG 文件只包含一个额外的元素,因为savefig确实想要保存图形背景。此背景的颜色很容易更改为“无”,但似乎并没有摆脱它。无论如何,SVG 在其他方面非常干净,并且比例正确(每单位 1/72 英寸)。