我写了这段代码,它将生成许多等高线图,每个等高线图对应于一个单独的文本文件。我有多个文本文件。目前,我能够生成所有的图像单独在png格式没有任何问题。 当我尝试将图像保存为pdf文件时,它只保存循环中生成的最后一个图像。这个问题与我之前发布的问题类似,但有一个不同的问题。Similar
问题:我希望能够从python自动将所有图像生成到单个pdf文件中。例如,如果我有100个文本文件,那么我想把这100个图像全部保存到一个pdf文件中文件。还有理想情况下,我想保存2个图像在一个单独的页面在pdf文件。这里面有一些问题,但我找不到合适的解决办法。因为我有很多案例需要生成图像,所以我想将它们保存为单个pdf文件,因为这样更容易分析它们。如果您能给我一些建议/建议,我将不胜感激。在
这是示例文本文件Sample Text的链接 通用电气公司
from __future__ import print_function
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
path = 'location of the text files'
FT_init = 5.4311
delt = 0.15
TS_init = 140
dj_length = 2.4384
def streamfunction2d(y,x,Si_f,q):
with PdfPages('location of the generated pdf') as pdf:
Stf= plt.contour(x,y,Si_f,20)
Stf1 = plt.colorbar(Stf)
plt.clabel(Stf,fmt='%.0f',inline=True)
plt.figtext(0.37,0.02,'Flowtime(s)',style= 'normal',alpha=1.0)
plt.figtext(0.5,0.02,str(q[p]),style= 'normal',alpha=1.0)
plt.title('Streamfunction_test1')
plt.hold(True)
plt.tight_layout()
pdf.savefig()
path1 = 'location where the image is saved'
image = path1+'test_'+'Stream1_'+str((timestep[p]))+'.png'
plt.savefig(image)
plt.close()
timestep = np.linspace(500,600,2)
flowtime = np.zeros(len(timestep))
timestep = np.array(np.round(timestep),dtype = 'int')
###############################################################################
for p in range(len(timestep)):
if timestep[p]<TS_init:
flowtime[p] = 1.1111e-01
else:
flowtime[p] = (timestep[p]-TS_init)*delt+FT_init
q = np.array(flowtime)
timestepstring=str(timestep[p]).zfill(4)
fname = path+"ddn150AE-"+timestepstring+".txt"
f = open(fname,'r')
data = np.loadtxt(f,skiprows=1)
data = data[data[:, 1].argsort()]
data = data[np.logical_not(data[:,11]== 0)]
Y = data[:,2] # Assigning Y to column 2 from the text file
limit = np.nonzero(Y==dj_length)[0][0]
Y = Y[limit:]
Vf = data[:,11]
Vf = Vf[limit:]
Tr = data[:,9]
Tr = Tr[limit:]
X = data[:,1]
X = X[limit:]
Y = data[:,2]
Y = Y[limit:]
U = data[:,3]
U = U[limit:]
V = data[:,4]
V = V[limit:]
St = data[:,5]
St = St[limit:]
###########################################################################
## Using griddata for interpolation from Unstructured to Structured data
# resample onto a 300x300 grid
nx, ny = 300,300
# (N, 2) arrays of input x,y coords and dependent values
pts = np.vstack((X,Y )).T
vals = np.vstack((Tr))
vals1 = np.vstack((St))
# The new x and y coordinates for the grid
x = np.linspace(X.min(), X.max(), nx)
y = np.linspace(Y.min(), Y.max(), ny)
r = np.meshgrid(y,x)[::-1]
# An (nx * ny, 2) array of x,y coordinates to interpolate at
ipts = np.vstack(a.ravel() for a in r).T
Si = griddata(pts, vals1, ipts, method='linear')
print(Ti.shape,"Ti_Shape")
Si_f = np.reshape(Si,(len(y),len(x)))
print(Si_f.shape,"Streamfunction Shape")
Si_f = np.transpose(Si_f)
streamfunction2d(y,x,Si_f,q)
编辑:正如您所提到的,matplotlib可能能够使用^{} 函数自己处理所有事情。见this related answer。我最初的回答是黑客攻击。在
我认为代码中的错误是每次遍历循环时都会创建另一个
PdfPage
对象。我的建议是将PdfPage
对象作为参数添加到streamfunction2d
函数中,并在循环之前一次性地创建PdfPage
对象(使用with
语句,如documentation似乎是个好主意)。在示例:
原始答案: 这是一个使用^{} 软件的快速而肮脏的解决方案。在
^{pr2}$它使用两个东西:
savefig
命令将图形保存为pdf。在subprocess
库调用其他程序。我使用pdfunite
合并所有页面。确保您的机器上有它!在如果你想一页一页地有几个图,你可以使用子图。在
或者,您可以使用另一个python库(比如pyPDF)来合并页面,但是它需要稍微多一些代码。以下是一个(未经测试的)示例:
相关问题 更多 >
编程相关推荐