対話型Matplotlibフィギュアの保存

MatplotlibのFigureを再度開いて、通常の対話を復元できるように保存する方法はありますか？（MATLABの.fig形式と同様ですか？）

私は同じスクリプトを何度も実行して、これらのインタラクティブな図を生成しています。または、プロットのさまざまな側面を示すために、同僚に複数の静的PNGファイルを送信しています。むしろ、フィギュアオブジェクトを送信して、自分で操作してもらいたいのです。

これはすばらしい機能ですが、私の知る限り、Matplotlibには実装されておらず、数値の格納方法が原因で、実装が難しい場合があります。

（a）データの処理を図の生成（データを一意の名前で保存）とは別に処理し、図の生成スクリプトを作成（保存されたデータの指定されたファイルをロード）して、必要に応じて編集するか、または（b ）PDF / SVG / PostScript形式で保存し、Adobe Illustrator（またはInkscape）などの豪華な図エディタで編集します。

2012年秋の編集後：他の人が下で指摘したように（これは受け入れられる回答であるため、ここで言及します）、バージョン1.2以降のMatplotlibでは数値をピクルすることができました。リリースノート状態、それは実験的な機能であり、他の1つのmatplotlibのバージョンおよび開口部の図を保存することはできません。また、信頼できないソースからピクルスを復元することは、一般的に安全ではありません。

プロットを共有/後で編集する場合（最初に重要なデータ処理が必要であり、数か月後に科学出版物の査読中に言う必要があるかもしれません）、私はまだ（1）のワークフローにプロットを生成する前にデータ処理スクリプトを用意することをお勧めします（プロットに入る）処理されたデータをファイルに保存し、（2）プロットを再作成するための（必要に応じて調整する）独立したプロット生成スクリプトを用意します。このように、プロットごとに、スクリプトをすばやく実行して再生成できます（そして、新しいデータでプロット設定をすばやくコピーできます）。とはいえ、図を酸洗いすることは、短期/インタラクティブ/探索的データ分析に便利かもしれません。

私はこれを行う方法を見つけました。@pelsonが言及した「実験的なピクルスのサポート」は非常にうまく機能します。

これを試して：

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

インタラクティブな調整後、Figureオブジェクトをバイナリファイルとして保存します。

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

後で、図を開くと微調整が保存され、GUIの対話性が表示されます。

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

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

プロットからデータを抽出することもできます。

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

（これは、pcolorおよびimshowの行で機能します。pcolormeshは、いくつかのトリックを使用して、平坦化されたデータを再構築します。）

私はピクルスを使用してMatplotlibのフィギュアを保存することから素晴らしいヒントを得ました。

Matplotlib 1.2の時点で、実験的なピクルのサポートが追加されました。それを試してみて、それがあなたのケースにうまくいくかどうか見てください。問題がある場合は、Matplotlibメーリングリストまたはgithub.com/matplotlib/matplotlibで問題を開いてお知らせください。

なぜPythonスクリプトを送信しないのですか？MATLABの.figファイルは、受信者がMATLABにそれらを表示するように要求するため、Matplotlibの表示を必要とするPythonスクリプトを送信するのとほぼ同じです。

代わりに（免責事項：私はまだこれを試していません）、図を酸洗いすることもできます：

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

良い質問。これは、次のドキュメントテキストですpylab.save。

pylabは保存機能を提供しなくなりましたが、古いpylab関数は引き続きmatplotlib.mlab.saveとして使用できます（pylabでは「mlab.save」として引き続き参照できます）。ただし、プレーンテキストファイルの場合は、numpy.savetxtをお勧めします。numpy配列を保存するには、numpy.saveとそのアナログnumpy.loadをお勧めします。これらはpylabでnp.saveおよびnp.loadとして利用できます。

私は、matplotlibの数値を保存する比較的単純な方法（まだ少し変わった方法）を見つけました。それはこのように動作します：

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()))

save_plotこのように定義された関数（ロジックを理解するためのシンプルなバージョン）：

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'

または、次のsave_plotような関数を定義します（zip圧縮を使用して軽量のFigureファイルを生成するより良いバージョン）：

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'

これはlibscript、自分のモジュールを使用します。これは主にモジュールinspectとに依存していますast。関心が表明されている場合は、Githubで共有してみることができます（最初にクリーンアップが必要で、Githubを使い始めるには私が必要です）。

このsave_plot関数とlibscriptモジュールの背後にある考え方は、図を作成するPython命令を取得し（moduleを使用inspect）、それらを分析（moduleを使用ast）して、それが依存するすべての変数、関数、およびモジュールを抽出し、実行コンテキストからこれらを抽出してシリアル化することですPythonの命令（変数のコードはt=[0.0,2.0,0.01]...であり、モジュールのコードはimport matplotlib.pyplot as plt...である）が図の命令の前に追加されているため。結果のpython命令は、実行によって元のmatplotlibフィギュアが再構築されるpythonスクリプトとして保存されます。

ご想像のとおり、これは（すべてではないにしても）ほとんどのmatplotlibの数値に適しています。