Python 导出包含完整数据的打印或另存为脚本

我使用python和matplotlib来创建数据绘图，我希望将此绘图保存在pdf文件中（但我也可以使用更具体的格式）。 我基本上使用了以下说明：

plt.plot(data)
figname = ''.join([filename, '_', label, '.pdf'])
plt.savefig(figname)

但它所做的是创建一个带有放大显示的绘图图像；我想创建一个副本，显示我正在打印的所有点（>10000），以便能够缩放到任何级别。 哪种方法正确

编辑：是否有一种格式（例如用于Matlab的“.fig”）可以使用我保存的数据直接调用Matplotlib的查看器？ 也许可以创建一个.py脚本来保存这些点，我可以调用它来快速重新显示它们？我认为这就是.fig Matlab文件所做的

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使用

plt.xlim

和

plt.ylim

设置域和范围。 设置

figsize

间接控制最终图像的像素分辨率。（

figsize

以英寸为单位设置图形的大小；默认dpi为100。） 您还可以在调用

plt.savefig

中控制

dpi

使用

figsize=（10,10）

和

dpi=100

，图像将具有分辨率

1000x1000

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比如说,

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x, y = np.random.random((2,10000))
plt.plot(x, y, ',')
figname = '/tmp/test.pdf'
xmin, xmax = 0, 1
ymin, ymax = 0, 1
plt.xlim(xmin, xmax)
plt.ylim(ymin, ymax)
plt.savefig(figname)

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您的pdf查看器应该能够放大任何区域，以便能够区分各个点。

我不知道任何包含您的数据的原生Matplotlib文件格式；事实上，我不确定Matploblib对象是否定义了写函数

相反，我所做的是模拟Matlab.fig概念，保存处理后的数据（作为numpy数组或pickle），并运行单独的.py脚本来重新创建Matplotlib图

因此，分步骤：

处理你的数据，绘制一些漂亮的曲线图，直到你完全满意为止

尽可能靠近plot命令保存/pickle处理后的数据（如果制作直方图需要很长时间，您甚至可能希望将数据存储到直方图中）

编写一个新脚本，在其中导入数据并从原始脚本复制/粘贴打印命令

这有点笨拙，但它可以工作。如果确实需要，可以将pickle数据作为字符串嵌入到绘图脚本（）中。这使您能够使用包含数据和绘图代码的单个python脚本

编辑 您可以检查存储的已处理数据文件是否存在，如果该文件存在，则跳过处理步骤。因此：

if not processed_data.file exists:
   my_data = process_raw_data()
else:
   my_data = read_data_from_file(processed_data.file)

plot(my_data)

通过这种方式，您可以有一个脚本，用于首先创建图形，然后使用预处理的数据重新绘制图形

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您可能需要添加一个运行时参数，以强制重新处理数据，以防您对处理脚本进行了更改，并且不希望手动删除已处理的数据文件。

'%s\u%s.pdf'（文件名，标签）

我使用该方法，因为标签通常是字符串列表，这取决于我在同一张图中绘制了多少条曲线谢谢你告诉我xlim和ylim，我也在寻找：）但我需要的是以允许我看到单个点的分辨率保存绘图的可能性。使用此实现，我只有绘图的形状，但绘图的实际分辨率丢失。您可以通过设置

figsize

和/或

dpi

参数来控制分辨率。我编辑了我的答案来说明我的意思。我认为这没什么区别，因为我是用矢量格式（pdf）绘图的；我想保存的不仅仅是一张简单的图片，还有（对不起，我还是python新手）我可以从另一个脚本中创建一个python脚本，我可以称之为双击吗？因为我必须对许多文件执行此操作，每次创建脚本都需要花费太多的时间。也许有一个函数可以在文件中存储变量（列表）和一个用于恢复它的函数，并保持相同的结构？我知道如何使用.csv文件，但没有比这更简单的方法了？嗯，有“pickle”的概念，或者如果你有numpy数组，你可以使用numpy.save。同样，您可以保存和加载Matlab变量。不知道你说的“因为我必须为许多文件这样做”是什么意思；对于不同的输入数据，是同一个脚本，还是有数百个不同的脚本创建不同的图形，没有共同的元素？是的，我认为是后者：我有许多数据集，我必须创建它们的多个绘图，因此如果有一种方法可以直接创建这些脚本，这将是伟大的。使用一个脚本，并检查是否存在已处理的数据（请参阅上面的编辑）