
- Matplotlib 基礎
- Matplotlib - 首頁
- Matplotlib - 簡介
- Matplotlib - 與 Seaborn 的比較
- Matplotlib - 環境搭建
- Matplotlib - Anaconda 發行版
- Matplotlib - Jupyter Notebook
- Matplotlib - Pyplot API
- Matplotlib - 簡單繪圖
- Matplotlib - 儲存圖片
- Matplotlib - 標記
- Matplotlib - 圖形
- Matplotlib - 風格
- Matplotlib - 圖例
- Matplotlib - 顏色
- Matplotlib - 顏色圖
- Matplotlib - 顏色圖歸一化
- Matplotlib - 選擇顏色圖
- Matplotlib - 顏色條
- Matplotlib - 文字
- Matplotlib - 文字屬性
- Matplotlib - 子圖示題
- Matplotlib - 圖片
- Matplotlib - 圖片蒙版
- Matplotlib - 註釋
- Matplotlib - 箭頭
- Matplotlib - 字型
- Matplotlib - 什麼是字型?
- 全域性設定字型屬性
- Matplotlib - 字型索引
- Matplotlib - 字型屬性
- Matplotlib - 比例尺
- Matplotlib - 線性與對數比例尺
- Matplotlib - 對稱對數與Logit比例尺
- Matplotlib - LaTeX
- Matplotlib - 什麼是LaTeX?
- Matplotlib - 用於數學表示式的LaTeX
- Matplotlib - 註釋中的LaTeX文字格式
- Matplotlib - PostScript
- 啟用註釋中的LaTeX渲染
- Matplotlib - 數學表示式
- Matplotlib - 動畫
- Matplotlib - 圖形元素
- Matplotlib - 使用Cycler進行樣式設定
- Matplotlib - 路徑
- Matplotlib - 路徑效果
- Matplotlib - 變換
- Matplotlib - 刻度和刻度標籤
- Matplotlib - 弧度刻度
- Matplotlib - 日期刻度
- Matplotlib - 刻度格式化器
- Matplotlib - 刻度定位器
- Matplotlib - 基本單位
- Matplotlib - 自動縮放
- Matplotlib - 反轉座標軸
- Matplotlib - 對數座標軸
- Matplotlib - Symlog
- Matplotlib - 單位處理
- Matplotlib - 帶單位的橢圓
- Matplotlib - 脊柱
- Matplotlib - 座標軸範圍
- Matplotlib - 座標軸比例尺
- Matplotlib - 座標軸刻度
- Matplotlib - 座標軸格式化
- Matplotlib - Axes 類
- Matplotlib - 雙座標軸
- Matplotlib - Figure 類
- Matplotlib - 多圖
- Matplotlib - 網格
- Matplotlib - 面向物件介面
- Matplotlib - PyLab 模組
- Matplotlib - Subplots() 函式
- Matplotlib - Subplot2grid() 函式
- Matplotlib - 錨定圖形元素
- Matplotlib - 手動等高線
- Matplotlib - 座標報告
- Matplotlib - AGG 濾鏡
- Matplotlib - 緞帶框
- Matplotlib - 填充螺旋線
- Matplotlib - Findobj 演示
- Matplotlib - 超連結
- Matplotlib - 圖片縮圖
- Matplotlib - 使用關鍵字繪圖
- Matplotlib - 建立Logo
- Matplotlib - 多頁 PDF
- Matplotlib - 多程序
- Matplotlib - 列印標準輸出
- Matplotlib - 複合路徑
- Matplotlib - Sankey 類
- Matplotlib - MRI 與 EEG
- Matplotlib - 樣式表
- Matplotlib - 背景顏色
- Matplotlib - Basemap
- Matplotlib 事件處理
- Matplotlib - 事件處理
- Matplotlib - 關閉事件
- Matplotlib - 滑鼠移動
- Matplotlib - 點選事件
- Matplotlib - 滾動事件
- Matplotlib - 按鍵事件
- Matplotlib - 選擇事件
- Matplotlib - 透鏡
- Matplotlib - 路徑編輯器
- Matplotlib - 多邊形編輯器
- Matplotlib - 定時器
- Matplotlib - Viewlims
- Matplotlib - 縮放視窗
- Matplotlib 小部件
- Matplotlib - 游標小部件
- Matplotlib - 帶註釋的游標
- Matplotlib - 按鈕小部件
- Matplotlib - 複選框
- Matplotlib - 套索選擇器
- Matplotlib - 選單小部件
- Matplotlib - 滑鼠游標
- Matplotlib - 多游標
- Matplotlib - 多邊形選擇器
- Matplotlib - 單選按鈕
- Matplotlib - RangeSlider
- Matplotlib - 矩形選擇器
- Matplotlib - 橢圓選擇器
- Matplotlib - 滑塊小部件
- Matplotlib - Span 選擇器
- Matplotlib - 文字框
- Matplotlib 繪圖
- Matplotlib - 條形圖
- Matplotlib - 直方圖
- Matplotlib - 餅圖
- Matplotlib - 散點圖
- Matplotlib - 箱線圖
- Matplotlib - 小提琴圖
- Matplotlib - 等高線圖
- Matplotlib - 3D 繪圖
- Matplotlib - 3D 等高線
- Matplotlib - 3D 線框圖
- Matplotlib - 3D 表面圖
- Matplotlib - 矢羽圖
- Matplotlib 有用資源
- Matplotlib - 快速指南
- Matplotlib - 有用資源
- Matplotlib - 討論
Matplotlib - 多頁 PDF
一個多頁PDF(行動式文件格式)是一種檔案型別,可以將多個頁面或影像儲存在一個文件中。PDF中的每個頁面都可以具有不同的內容,例如圖表、影像或文字。
Matplotlib 透過其backend_pdf.PdfPages模組提供建立多頁PDF的支援。此功能允許使用者在同一個PDF檔案中跨多個頁面儲存繪圖和視覺化結果。
在某些情況下,需要將多個繪圖儲存到一個檔案中。雖然許多影像檔案格式(如PNG、SVG或JPEG)通常只支援每個檔案一個影像,但Matplotlib提供了一種建立多頁輸出的解決方案。PDF就是這樣一種支援的格式,它允許使用者有效地組織和共享視覺化結果。
建立基本的 多頁 PDF
要使用Matplotlib在PDF文件中儲存多個頁面的繪圖,可以使用PdfPages類。此類簡化了生成包含多個頁面的PDF檔案的過程,每個頁面包含不同的視覺化結果。
示例
讓我們從一個基本的示例開始,演示如何使用Matplotlib建立多頁PDF。此示例將多個圖形一次性儲存到一個PDF檔案中。
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # sample data for plots x1 = np.arange(10) y1 = x1**2 x2 = np.arange(20) y2 = x2**2 # Create a PdfPages object to save the pages pp = PdfPages('Basic_multipage_pdf.pdf') def function_plot(X,Y): plt.figure() plt.clf() plt.plot(X,Y) plt.title('y vs x') plt.xlabel('x axis', fontsize = 13) plt.ylabel('y axis', fontsize = 13) pp.savefig() # Create and save the first plot function_plot(x1,y1) # Create and save the second plot function_plot(x2,y2) pp.close()
輸出
執行上述程式後,將在儲存指令碼的目錄中生成'Basic_multipage_pdf.pdf'。

新增元資料和註釋
Matplotlib還支援向多頁PDF新增元資料和註釋。元資料可以包括標題、作者和建立日期等資訊,為PDF中的內容提供額外的上下文或詳細資訊。
示例
這是一個高階示例,它建立一個包含元資料和註釋的多頁PDF。
import datetime import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages # Create the PdfPages object to save the pages with PdfPages('Advanced_multipage_pdf.pdf') as pdf: # Page One plt.figure(figsize=(3, 3)) plt.plot(range(7), [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2], 'r-o') plt.title('Page One') # saves the current figure into a pdf page pdf.savefig() plt.close() # Page Two # Initially set it to True. If LaTeX is not installed or an error is caught, change to `False` # The usetex setting is particularly useful when you need LaTeX features that aren't present in matplotlib's built-in mathtext. plt.rcParams['text.usetex'] = False plt.figure(figsize=(8, 6)) x = np.arange(0, 5, 0.1) plt.plot(x, np.sin(x), 'b-') plt.title('Page Two') # attach metadata (as pdf note) to page pdf.attach_note("plot of sin(x)") pdf.savefig() plt.close() # Page Three plt.rcParams['text.usetex'] = False fig = plt.figure(figsize=(4, 5)) plt.plot(x, x ** 2, 'ko') plt.title('Page Three') pdf.savefig(fig) plt.close() # Set file metadata d = pdf.infodict() d['Title'] = 'Multipage PDF Example' d['Author'] = 'Tutorialspoint' d['Subject'] = 'How to create a multipage pdf file and set its metadata' d['Keywords'] = 'PdfPages multipage keywords author title subject' d['CreationDate'] = datetime.datetime(2024, 1, 15) d['ModDate'] = datetime.datetime.today()
輸出
執行上述程式後,將在儲存指令碼的目錄中生成'Advanced_multipage_pdf.pdf'。您將能夠觀察到如下詳細資訊:

廣告