Jupyter中使用Matplotlib生成并保存SVG矢量图的方法详解

Jupyter 输出矢量图详解

本文将介绍如何在 Jupyter 环境中输出矢量图，主要涉及 Matplotlib 库与 SVG 格式的结合。矢量图具有无损缩放特性，适合科学计算可视化与报告生成。

操作步骤

1. 确保 Jupyter 环境已安装 Matplotlib 库。使用以下命令安装：

   pip install matplotlib

2. 创建 Jupyter 笔记本并导入必要的模块：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np

3. 生成数据并绘制图形。例如绘制正弦曲线：

   x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
   y = np.sin(x)
   plt.plot(x, y)

4. 保存为 SVG 文件：

   plt.savefig("sine_wave.svg", format="svg")
   plt.show()

命令示例与解释

以下命令将生成 SVG 文件并显示图形：

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, color="blue", linewidth=2)
plt.title("SVG 正弦曲线")
plt.xlabel("角度 (弧度)")
plt.ylabel("正弦值")
plt.grid(True)
plt.savefig("sine_wave.svg", dpi=300, transparent=True)
plt.show()

关键参数说明：

• format=”svg”：指定输出格式为 SVG
• dpi=300：设置图像分辨率
• transparent=True：设置背景透明

注意事项

• SVG 文件通常比位图文件（如 PNG）更大，但支持无限缩放
• 复杂图形可能因 SVG 压缩导致轻微失真
• 在服务器环境下，确保输出路径存在，避免保存失败

实用技巧

1. 批量导出多个图形：

   for i in range(5):
       plt.plot(x, np.sin(x + i/2))
       plt.savefig(f"pattern_{i}.svg")
       plt.clf()

2. 嵌入 SVG 到 HTML 报告：

   <img src="sine_wave.svg" alt="矢量图示例" style="width: 100%;">

3. 优化 SVG 大小：

   import svgwrite
   with open("optimized.svg", "w") as f:
       dwg = svgwrite.Drawing("optimized.svg")
       # 添加 SVG 元素
       dwg.save()