matplotlib.backends.backend_agg

安 agg 后端。

实现的功能：

• CapStyles和Join Styles
• 破折号
• 线宽
• 线条、矩形、椭圆
• 剪切到矩形
• 输出为RGBA和枕头支持的图像格式
• 阿尔法混合
• DPI缩放正确-所有内容都缩放正确（虚线、线宽等）
• 绘制多边形
• 自由类型2 W/FT2FONT

TODO：

• 集成屏幕dpi w/ppi和文本

matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvas

alias of matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg

class matplotlib.backends.backend_agg.FigureCanvasAgg(figure)

基类：matplotlib.backend_bases.FigureCanvasBase

buffer_rgba()

将图像作为 memoryview 到渲染器的缓冲区。

draw 必须至少调用一次，此函数才能工作，并更新渲染器，以便对图形进行任何后续更改。

copy_from_bbox(bbox)

draw()

渲染 Figure .

get_renderer(cleared=False)

print_jpeg(filename_or_obj, *args, dryrun=<deprecated parameter>, pil_kwargs=None, **kwargs)

将图形写入jpeg文件。

参数:

filename_or_objstr或path like或file like

要写入的文件。

其他参数:

**** : int, default: rcParams["savefig.jpeg_quality"] (default: 95)int，默认值：

图像质量，从1（最差）到95（最佳）。应该避免95以上的值；100会禁用JPEG压缩算法的某些部分，并导致大文件的图像质量几乎没有任何提高。此参数已弃用。

optimizebool，默认值：False

编码器是否应该对图像进行额外的传递，以便选择最佳编码器设置。此参数已弃用。

progressivebool，默认值：False

是否应将图像存储为渐进式JPEG文件。此参数已弃用。

pil_kwargs可选的

传递给的其他关键字参数 PIL.Image.Image.save 当保存图形时。这些优先于 ** ， 优化 和 进步的 .

print_jpg(filename_or_obj, *args, dryrun=<deprecated parameter>, pil_kwargs=None, **kwargs)

将图形写入jpeg文件。

参数:

filename_or_objstr或path like或file like

要写入的文件。

其他参数:

**** : int, default: rcParams["savefig.jpeg_quality"] (default: 95)int，默认值：

图像质量，从1（最差）到95（最佳）。应该避免95以上的值；100会禁用JPEG压缩算法的某些部分，并导致大文件的图像质量几乎没有任何提高。此参数已弃用。

optimizebool，默认值：False

编码器是否应该对图像进行额外的传递，以便选择最佳编码器设置。此参数已弃用。

progressivebool，默认值：False

是否应将图像存储为渐进式JPEG文件。此参数已弃用。

pil_kwargs可选的

传递给的其他关键字参数 PIL.Image.Image.save 当保存图形时。这些优先于 ** ， 优化 和 进步的 .

print_png(filename_or_obj, *args, metadata=None, pil_kwargs=None)

将图形写入PNG文件。

参数:

filename_or_objstr或path like或file like

要写入的文件。

metadata可选的

PNG文件中的元数据作为字节或拉丁-1可编码字符串的键值对。根据PNG规范，密钥必须少于79个字符。

这个 PNG specification 定义一些可以适当使用的常用关键字：

• 标题：图像的短（一行）标题或标题。
• 作者：图像创建者的名字。
• 描述：图像描述（可能很长）。
• 版权：版权声明。
• 创建时间：原始图像创建的时间（通常为RFC 1123格式）。
• 软件：用于创建图像的软件。
• 免责声明：法律免责声明。
• 警告：内容性质警告。
• 源：用于创建图像的设备。
• 注释：其他注释；从其他图像格式转换。

其他关键字也可以被发明用于其他目的。

如果未给出“Software”，则将使用Matplotlib的自动生成值。可以通过将其设置为 None .

有关更多详细信息，请参阅 PNG specification .

pil_kwargs可选的

传递给的关键字参数 PIL.Image.Image.save .

如果存在“pnginfo”键，它将完全重写 元数据 ，包括默认的“软件”键。

print_raw(filename_or_obj, *args)

print_rgba(filename_or_obj, *args)

print_tif(filename_or_obj, *, dryrun=<deprecated parameter>, pil_kwargs=None)

print_tiff(filename_or_obj, *, dryrun=<deprecated parameter>, pil_kwargs=None)

print_to_buffer()

restore_region(region, bbox=None, xy=None)

tostring_argb()

获取图像为ARGB bytes .

draw 必须至少调用一次，此函数才能工作，并更新渲染器，以便对图形进行任何后续更改。

tostring_rgb()

以RGB格式获取图像 bytes .

draw 必须至少调用一次，此函数才能工作，并更新渲染器，以便对图形进行任何后续更改。

class matplotlib.backends.backend_agg.RendererAgg(width, height, dpi)

基类：matplotlib.backend_bases.RendererBase

渲染器使用控制颜色/样式的图形上下文实例处理所有图形基元。

buffer_rgba()

clear()

draw_mathtext(gc, x, y, s, prop, angle)

使用绘制mathtext matplotlib.mathtext .

draw_path(gc, path, transform, rgbFace=None)

画一个 Path 使用给定仿射变换的实例。

draw_path_collection(gc, master_transform, paths, all_transforms, offsets, offsetTrans, facecolors, edgecolors, linewidths, linestyles, antialiaseds, urls, offset_position)

从列表中选择图形特性绘制路径集合 脸色 ， 绿色染料 ， 线宽度 ， 直线运动 和 抗混叠剂 . 偏移量 是要应用于每个路径的偏移列表。中的偏移量 偏移量 首先被 抵销交易 在应用之前。

offset_position 可以是“屏幕”或“数据”，具体取决于偏移所处的空间；“数据”已弃用。

这提供了 draw_path_collection() 打了多次电话给 draw_path() . 有些后端可能希望重写此项，以便只渲染一次每个路径数据集，然后使用不同的偏移量、颜色、样式等多次引用该路径。生成器方法 _iter_collection_raw_paths() 和 _iter_collection() 旨在帮助（和标准化）跨后端的实现。强烈建议使用这些生成器，以便更改 draw_path_collection() 可以在全球范围内生产。

draw_tex(gc, x, y, s, prop, angle, ismath=<deprecated parameter>, mtext=None)

draw_text(gc, x, y, s, prop, angle, ismath=False, mtext=None)

绘制文本实例。

参数:

gc ： GraphicsContextBaseGraphicsContextBase

图形上下文。

x浮动

文本在显示坐标中的x位置。

y浮动

文本基线在显示坐标中的y位置。

sSTR

文本字符串。

prop ： matplotlib.font_manager.FontPropertiesmatplotlib.font_manager.FontProperties

字体属性。

angle浮动

以度为单位的逆时针旋转角度。

多行文本 ： matplotlib.text.Textmatplotlib.text.Text

要呈现的原始文本对象。

笔记

后端实现者注意：

当您试图确定边界框是否正确时（这是使文本布局/对齐方式正常工作的原因），它有助于更改文本中的线条。py:：

if 0: bbox_artist(self, renderer)

如果为1，则实际边界框将与文本一起打印。

get_canvas_width_height()

返回显示坐标中的画布宽度和高度。

get_text_width_height_descent(s, prop, ismath)

Get the width, height, and descent (offset from the bottom to the baseline), in display coords, of the string s with FontProperties prop.

lock = <unlocked _thread.RLock object owner=0 count=0>

option_image_nocomposite()

返回是否应跳过Matplotlib合成图像。

栅格后端通常应返回False（让C级栅格化器负责图像合成）；矢量后端通常应返回 not rcParams["image.composite_image"] .

option_scale_image()

返回是否在 draw_image() 支持（对于大多数向量后端为真）。

points_to_pixels(points)

将点转换为显示单位。

您需要重写这个函数（除非您的后端没有dpi，例如postscript或svg）。一些成像系统假定每英寸像素的值为：

points to pixels = points * pixels_per_inch/72 * dpi/72

参数:

points浮点数或类似数组的

浮点数或浮点数数组

返回:

转换为像素的点

restore_region(region, bbox=None, xy=None)

恢复保存的区域。如果给定bbox（bboxbase实例或其扩展数据块），则只还原bbox指定的区域。 xy （一对浮动）可选地指定区域将被恢复的新位置（原始区域的LLC，而不是bbox的LLC）。

>>> region = renderer.copy_from_bbox()
>>> x1, y1, x2, y2 = region.get_extents()
>>> renderer.restore_region(region, bbox=(x1+dx, y1, x2, y2),
...                         xy=(x1-dx, y1))

start_filter()

开始过滤。它只需创建一个新画布（保存旧画布）。

stop_filter(post_processing)

将当前画布中的绘图另存为图像并应用 post_processing 功能。

def后处理（图像，dpi）：

#ny，nx，depth=image.shape image（numpy数组）有rgba通道，深度为4。…#创建一个新的图像（4个通道的numpy数组，大小可以不同）。生成的图像可能与原始图像的左下角有偏移，返回新的图像，偏移量x，偏移量y

保存的渲染器将被还原，并在其上绘制（使用绘制图像）后处理返回的图像。

tostring_argb()

tostring_rgb()

tostring_rgba_minimized()

matplotlib.backends.backend_agg.get_hinting_flag()