Matplotlib 导入SVG文件到图像中

Matplotlib是一个常用于可视化的Python库，它提供了一系列用于创建图表和绘制图形的函数和类。在Matplotlib中，用户可以使用一系列不同的文件格式作为图形源文件，包括SVG。在本文中，我们将介绍如何将SVG文件导入到Matplotlib图像中。

阅读更多：Matplotlib 教程

什么是SVG文件？

SVG代表可扩展矢量图形（Scalable Vector Graphics），是一种基于XML文档的二维图形格式。相对于像素位图，SVG文件采用矢量图形，可以无限缩放而不失真。此外，SVG文件可以方便地创建和编辑，也可以方便地在Web上以各种大小和分辨率进行使用。

例如，以下是一个简单的SVG文件的示例：

<svg width="100" height="100">
  <circle cx="50" cy="50" r="40" stroke="black" stroke-width="3" fill="red" />
</svg>

该代码创建了一个半径为40个单位的红色圆形。

Matplotlib中导入SVG文件的方法

要在Matplotlib中使用SVG文件，可使用Matplotlib中内置的svgpath2mpl库，该库提供了将SVG文件转换为Matplotlib的路径对象和样式字典的方法。您可以通过以下命令安装所需的库：

pip install svgpath2mpl

现在，假设您拥有一个名为image.svg的SVG文件。下面的代码示例演示了如何导入SVG文件并绘制在Matplotlib图像中：

import svgpath2mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 SVG 文件
path, style = svgpath2mpl.svg2paths('image.svg')[0]

# 获取图像大小
width, height = plt.rcParams['figure.figsize']
xmin, ymin, xmax, ymax = path.get_extents().bounds

# 缩放到适当的大小
scale = min(width / (xmax - xmin), height / (ymax - ymin))
path = path.transformed(plt.transforms.Affine2D().scale(scale))

# 创建Matplotlib子图
fig, axs = plt.subplots()

# 将SVG路径绘制在Matplotlib图像中
axs.add_artist(plt.PathPatch(path, facecolor='none', edgecolor='red', **style))

# 显示图像
plt.show()

首先，我们使用svgpath2mpl.svg2paths()函数加载SVG文件。该函数返回路径对象列表和样式字典列表。在此示例中，我们假定该SVG文件只有一条路径，因此我们只处理路径对象列表中的第一个路径对象。

接下来，我们获取Matplotlib图像的大小并获取SVG路径对象的边界。我们将SVG路径对象的大小缩放到适当的大小。最后，我们使用plt.PathPatch()函数创建一个Matplotlib路径图形对象，并使用axs.add_artist()将其添加到Matplotlib子图中。该图形对象的填充颜色设置为“none”，边缘颜色设置为红色，但您可以自由设置样式。

运行上述代码，您应该看到一个包含SVG图像的Matplotlib图像。

更改图像的大小和位置

在导入SVG文件时，您可以使用plt.transforms模块中的Transformation对象来更改图像的大小和位置。例如，以下代码演示了如何将SVG文件移到Matplotlib图像左上角，并将其大小设置为400像素的正方形。

import svgpath2mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 SVG 文件
path, style = svgpath2mpl.svg2paths('image.svg')[0]

# 创建Matplotlib子图
fig, axs = plt.subplots()

# 将SVG路径绘制在Matplotlib图像中
axs.add_artist(plt.PathPatch(path, facecolor='none', edgecolor='red', **style))

# 更改图像位置和大小
trans =plt.transforms.Affine2D().scale(400 / max(path.get_extents().width,path.get_extents().height)).translate(-path.get_extents().x0,-path.get_extents().y0)
axs.set_xlim([0,400])
axs.set_ylim([0,400])
axs.set_aspect('equal')
axs.set_axis_off()
axs.set_frame_on(False)

# 显示图像
plt.show()

该代码创建了一个Transformation对象，用于将SVG文件缩放到400×400像素的大小，并将其移动到Matplotlib图像的左上角。我们还将该子图的坐标轴关闭，并将其框架颜色设置为透明。最后，我们使用plt.show()显示Matplotlib图像。