matplotlib: 有关 Backend 的说明

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matplotlib: 有关 Backend 的说明

什么是Backend？

Matplotlib针对许多不同的用例和输出格式。

有些人在python shell中交互式地使用Matplotlib，并在键入命令时弹出绘图窗口。

有些人使用木星笔记本，绘制内联图来快速分析数据。

还有一些人将Matplotlib嵌入到图形用户界面中，如PyQt或PyGObject，以构建丰富的应用程序。

有些人在批处理脚本中使用Matplotlib从数值模拟中生成postscript图像，还有一些人运行web应用程序服务器动态地提供图形。

为了支持所有这些用例，Matplotlib可以针对不同的输出，这些功能中的每一个都被称为后端。

“前端”是面向用户的代码，也就是绘图代码，而“后端”负责所有幕后的工作，以制作图形。

有两种类型的后端:

1. 用户界面后端(用于PyQt/PySide、PyGObject、Tkinter、wxPython或macOS/Cocoa);也称为“交互式后端”；
2. 硬拷贝后端制作图像文件(PNG, SVG, PDF, PS;也称为“非交互式后端”)。

如何选择一个后端

有三种方式来配置你的后端:

1. 修改matplotlibrc文件中的rcParams[“backend”](默认值:’agg’)参数

2. MPLBACKEND环境变量: 可以将这个可选变量设置为选择Matplotlib后端

3. 使用函数matplotlib.use ()

下面给出了更详细的描述。

如果存在多个配置，则列表中的最后一个优先; 例如，调用matplotlib.use()将覆盖matplotlibrc中的设置。

如果没有显式设置后端，Matplotlib会根据系统上可用的内容以及GUI事件循环是否已经运行自动检测一个可用的后端。

在Linux上，如果没有设置环境变量DISPLAY，则“事件循环”被标识为“headless”，这将导致回退到非交互后端(agg)。

下面是配置方法的详细说明:

1. 修改matplotlibrc文件(路径为: C:\Program Files\Python38\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data)中的rcParams[“backend”](默认值:’agg’)参数.

2. 设置MPLBACKEND环境变量:

您可以为当前shell或单个脚本设置环境变量。

在Unix:

export MPLBACKEND=qt5agg python simple_plot.py MPLBACKEND=qt5agg python simple_plot.py

在Windows上，只有前者是可能的:

set MPLBACKEND=qt5agg python simple_plot.py

设置这个环境变量将覆盖任何matplotlibrc中的后端参数，即使在您当前的工作目录中有matplotlibrc。因此，全局设置MPLBACKEND，例如在你的.bashrc或.profile中，是不鼓励的，因为它可能会导致反直觉的行为。

3. 如果你的脚本依赖于特定的后端，你可以使用函数matplotlib.use():

import matplotlib matplotlib.use('qt5agg')

这应该在创建任何图形之前完成，否则Matplotlib可能无法切换后端并引发ImportError。

如果用户想使用不同的后端，使用use就需要修改代码。因此，除非绝对必要，否则应避免显式调用use。

内装式的后端

默认情况下，Matplotlib应该自动选择一个默认后端，它允许从脚本进行交互工作和绘图，并将输出输出到屏幕和/或文件，因此至少在初始阶段，您不需要担心后端。

最常见的例外是您的Python发行版没有安装tkinter，并且没有安装其他GUI工具包。这发生在某些Linux发行版上，您需要安装名为python-tk(或类似的)的Linux包。

但是，如果您想编写图形用户界面或web应用程序服务器(嵌入到web应用程序服务器中)，或者需要更好地理解正在发生的事情，请继续阅读。

为了使图形用户界面的内容更易于定制，Matplotlib将渲染器(实际绘图的东西)的概念与画布(绘图的地方)分离开来。

用户界面的标准渲染器是Agg，它使用反纹理几何c++库来制作图形的栅格(像素)图像; Qt5Agg、Qt4Agg、GTK3Agg、wxAgg、TkAgg和macosx后端使用它。另一种渲染器是基于Cairo库的，由Qt5Cairo、Qt4Cairo等使用。

对于渲染引擎，还可以区分矢量渲染器和栅格渲染器。矢量图形语言会发出像“从这一点到这一点画一条线”这样的绘图命令，因此是无尺度的，而光栅后端会生成直线的像素表示，其精度取决于DPI设置。

下面是Matplotlib渲染器的摘要(每个渲染器都有一个同名的后端;这些是非交互式后端，能够写入文件):

要使用非交互式后端保存绘图，请使用matplotlib.pyplot.savefig(‘filename’)方法。

这里是支持的用户界面和渲染器组合; 这些是交互式的后端，能够显示到屏幕上，并从上面的表中使用适当的渲染器来写入文件:

请注意: 内置后端名称不区分大小写; 例如，’Qt5Agg’和’qt5agg’是等价的。

ipympl

jupiter小部件生态系统发展太快，无法直接在Matplotlib中支持。安装ipympl

pip install ipympl jupyter nbextension enable --py --sys-prefix ipympl

或者

conda install ipympl -c conda-forge

如何选择PyQt4或PySide?

可以将QT_API环境变量设置为pyqt或pyside，分别使用PyQt4或pyside。

因为要使用的绑定的默认值是PyQt4，所以Matplotlib首先尝试导入它。如果导入失败，则尝试导入PySide。

使用non-builtin后端

更一般地说，任何可导入的后端都可以通过使用上面的任何方法来选择。

If name.of.the.backend is the module containing the backend, use module://name.of.the.backend as the backend name, e.g. matplotlib.use('module://name.of.the.backend').

其他代码

import matplotlib import matplotlib.rcsetup as rcsetup matplotlib.use('Agg', force=True) # 'Agg' matplotlib.get_backend() # 查看当前系统的后端 matplotlib.use('Qt5Agg', force=True) # 'Qt5Agg' matplotlib.get_backend() # 查看当前系统的后端 matplotlib.matplotlib_fname() # 查看matplotlibrc路径 # 'C:\\Program Files\\Python38\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc' print(rcsetup.all_backends) # 查看支持的所有Backend ['GTK3Agg', 'GTK3Cairo', 'MacOSX', 'nbAgg', 'Qt4Agg', 'Qt4Cairo', 'Qt5Agg', 'Qt5Cairo', 'TkAgg', 'TkCairo', 'WebAgg', 'WX', 'WXAgg', 'WXCairo', 'agg', 'cairo', 'pdf', 'pgf', 'ps', 'svg', 'template']