Python: сохранение построенных диаграмм и графиков

Расширенные примеры сохранения графиков

Пример 1. Сохранение анимации в GIF с помощью FuncAnimation

Для создания анимированного графика используется модуль animation. Анимацию можно сохранить как GIF или видео.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
line, = ax.plot([], [])

def animate(i):
    line.set_data(x[:i], np.sin(x[:i]))
    return line,

ani = FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=50)
ani.save('sine_animation.gif', writer='pillow', fps=20)

Создан файл sine_animation.gif, содержащий 100 кадров.

Пример 2. Сохранение графика с водяным знаком

Добавление текстового водяного знака поверх графика перед сохранением.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.random.randn(50))
ax.text(0.5, 0.5, 'CONFIDENTIAL', transform=ax.transAxes,
        fontsize=40, color='gray', alpha=0.3, rotation=30)
plt.savefig('watermarked.png', transparent=True, dpi=150)

Изображение с полупрозрачной надписью поверх графика.

Пример 3. Сохранение без отображения на экране (Agg backend)

Для фоновой генерации графиков, например на сервере, используется неинтерактивный backend.

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')  # переключение до импорта pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot(np.sin(np.linspace(0, 10)))
plt.savefig('server_plot.png')

Файл создаётся без открытия окон. График не отображается.

Пример 4. Сохранение с дополнительной обработкой через Pillow

После сохранения в буфер можно изменить размер или применить фильтры.

from io import BytesIO
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3])
buf = BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png')
buf.seek(0)
img = Image.open(buf)
img_resized = img.resize((400, 300))
img_resized.save('resized_plot.png')

График сохранён с размерами 400x300 пикселей.

Пример 5. Сохранение в формат WebP

Современный формат WebP обеспечивает хорошее сжатие, поддерживается matplotlib начиная с версии 3.3.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('plot.webp', format='webp', quality=90)

Файл plot.webp с заданным качеством.

Пример 6. Сохранение многостраничного PDF с заголовками страниц

Каждая страница PDF может содержать разный график и заголовок.

from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

with PdfPages('report.pdf') as pdf:
    for i in range(3):
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.plot(np.random.randn(10))
        ax.set_title(f'Experiment {i+1}')
        pdf.savefig(fig)
        plt.close(fig)

Создан PDF-документ с тремя страницами, каждая содержит график и заголовок.

Пример 7. Сохранение с метаданными (автор, заголовок документа)

Метаданные добавляются только при сохранении в PDF или SVG через параметр metadata.

plt.plot([1,2,3])
plt.savefig('metadata.pdf', metadata={'Title': 'My Plot', 'Author': 'Researcher'})

PDF содержит встроенные метаданные, видимые в свойствах файла.

Пример 8. Сохранение графика с прозрачным фоном и эффектом тени

Комбинация настройки прозрачности и рисования тени вокруг графика.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Shadow

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1,2,3])
ax.patch.set_visible(False)  # убрать фон оси
shadow = Shadow(ax, -0.02, -0.02, props={'alpha': 0.2})
ax.add_patch(shadow)
plt.savefig('shadow_plot.png', transparent=True, bbox_inches='tight')

График с отбрасываемой тенью на прозрачном фоне.