Python中的 Matplotlib.axes.Axes.set_rasterized()

Matplotlib是一个用于创建图形的Python库，而Matplotlib.axes.Axes.set_rasterized()是Matplotlib.axes.Axes类中的一个方法，用于在图形中使用栅格化来降低矢量图的大小。

方法语法

Axes.set_rasterized(rasterized)

其中，参数rasterized为布尔类型，表示是否使用栅格化。

方法描述

当使用矢量图时，它们可以无限扩大而不失去清晰度。但大小问题可能会成为问题，特别是对于大型数据集或是大规模的折线图等。在这些情况下，使用栅格化可能会更好，因为可以将图形转换为位图，从而可以大大减小图像的大小。

该方法可以在不同的画布中使用，例如matplotlib的FigureCanvas和FigureCanvasAgg。一旦打开了栅格化，则所有后续绘制都将栅格化，因此建议仅在需要时使用栅格化。

实例演示

以下代码演示了如何在Matplotlib中使用Axes.set_rasterized()方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

# 创建两个绘图区域，并在其中分别绘制两个数据集
ax1.plot(np.random.rand(10), 'o')
ax2.plot(np.random.rand(10), 'o')

# 将第二个区域进行栅格化，并保存图像为PNG格式
ax2.set_rasterized(True)
plt.savefig('output.png')

在此示例中，我们将创建一个包含两个绘图区域的图形，每个区域都将包含相同的数据集。但是，我们只将第二个绘图区域进行了栅格化，最终的图像大小将远小于没有栅格化的情况下。

总结

Matplotlib中的Axes.set_rasterized()方法是一个非常有用的工具，在需要减小图像大小或是处理大量数据集时，可以大大提高效率。但需要注意的是，栅格化后的图像质量可能会受到限制，因此需要适当地平衡栅格化的用途和图像质量。