python - 与他人共享mpldatacursor的图像

Question

我使用How to show data labels when you mouse over data上的示例制作图像，当您将鼠标悬停在各个点上时会在其中显示数据。这确实很好，但是有某种保存方法，可以将图像发送给其他人吗？我不确定哪种格式支持“工具提示”，但是pdf和svg都支持，也许还有其他方法？

如果我需要打包可执行文件，在Linux中最简单的方法是什么？

Answer 1

正如您所建议的那样，也许有一些方法可以使svg和一些javascript或pdf工具提示起作用(直到您提到它们，我才知道pdf工具提示!)。

顺便说一句，我应该花点时间提及 mpld3 ，它使用d3将matplotlib图形重新创建为javascript可视化。它确实允许非常共享的交互式图形，并提供了一些制作交互式工具提示的示例。

但是，我不确定如何使matplotlib的svg文件具有一般性的交互性，并且您提到您不希望使用javascript路线，因此，我将指导您构建“独立”可执行文件(或者，更确切地说， ，一个包含可执行文件和相关库的目录)。

使用cx_freeze和matplotlib构建“独立”可执行文件

至少在打包可执行文件方面，我建议cx_freeze。还有很多其他选项(例如pyinstaller，py2exe，py2app等)，但是其中大多数都是特定于平台的，对于我的口味来说有点“神奇”。 cx_freeze需要更多的知识才能使用，但是它相当可靠，并且一旦您知道需要包括什么内容就不会太难使用。

首先，可以在这里找到我要向您介绍的完整示例:https://gist.github.com/joferkington/9214844它使用示例脚本和作为先前问题的一部分提供的数据。

关键是要构建一个setup.py文件，该文件正确引用1)matplotlib的数据文件和2)您需要在代码中包含的所有数据才能使其正确运行。

之后，它就像python setup.py build_exe和tar创建的要发送给其他人的构建目录一样简单。 (您可能想做一些更奇特的事情。可以使包含脚本数据，库和可执行文件的shell脚本成为可能，但在此我将跳过该部分。)

制作setup.py文件

在setup.py上。假设您有一个简单的名为plot.py的脚本，其中包含一些基本的绘图代码，以及一个名为data.csv的文件，其中包含要通过matplotlib进行绘制的数据，等等。setup.py的cx_freeze文件看起来像这样:我假设您使用的是Matplotlib的Tk后端。如果您不使用，则情况会略有不同。)

import cx_Freeze
import sys
import matplotlib
base = None
if sys.platform == "win32":
    base = "Win32GUI"

executables = [
    cx_Freeze.Executable("plot.py", base = base),
    ]

build_exe_options = {"includes":["matplotlib.backends.backend_tkagg"],
                     "include_files":[(matplotlib.get_data_path(), "mpl-data"),
                                      ('data.csv', 'data.csv')],
                     "excludes":[],
                     }
cx_Freeze.setup(
    name = "script",
    options = {"build_exe": build_exe_options},
    version = "0.0",
    description = "A basic example",
    executables = executables)

其中大部分是样板。关键部分是:

脚本名称(x_Freeze.Executable("plot.py", base = base))

"includes"中的build_exe_options部分。 cx_freeze将尝试自动猜测它需要包含哪些模块，但是在某些情况下，无法检测到它需要的所有内容。本部分允许您指定要显式包括的其他模块。通常不会正确自动检测到matplotlib后端，因此您需要明确包含正在使用的任何后端。

"include_files"中的build_exe_options部分。这表示需要包含的任何其他数据文件。 Matplotlib有一些数据文件(图标等)，这些文件需要与代码和库一起提供，以使事情正常运行。 (matplotlib.get_data_path(), "mpl-data")行获取这些文件，并将它们放在构建目录内的一个名为“mpl-data”的文件夹中。同样，('data.csv', 'data.csv')行获取您的“data.csv”文件，并将其以相同的名称保存在构建目录中。

我将花点时间提及 "excludes"选项。这完全是可选的，但是 cx_freeze通常将包含许多实际上不需要脚本运行的库。如果您希望缩小要分发的文件的大小，则可能需要列出要排除在此处的特定python模块。 (例如 "excludes":['PyQt4', 'scipy'])

其余的不言而喻。您可能需要填写说明，版本等，但是构建可执行文件不是必需的。

建造

因此，在这一点上，我们有一个目录，其内容类似于以下内容:

$ ls
data.csv  plot.py  setup.py

data.csv具有我们的数据， plot.py是绘制数据的脚本， setup.py如上所述。

要生成可执行文件，我们将运行

python setup.py build_exe

您将获得有关构建及其复制内容的详细日志(可能还有一些在大多数情况下可以安全忽略的警告)。 (这是调试 setup.py文件出问题的有用信息。)

完成后，您会注意到一个名为 build的新目录。

$ ls
build  data.csv  plot.py  setup.py

此时， build将包含一个名称类似于以下内容的目录:

$ ls build
exe.linux-x86_64-2.7

exe.whatever目录包含您需要分发给人们以使事情正常运行的库，数据和可执行文件。

要查看它是否有效，请尝试(将显式 cd记录到目录中!!稍后对此进行更多说明。):

$ cd build/exe.linux-x86_64-2.7
$ ./plot

(显然，如果上面的文件未称为 plot.py，则可执行文件将不会称为 plot，但您会明白的。)

此时，您可以将tart_code目录打包(可能要在打包之前重命名)，将其发布，并通过解压缩和调用 exe.whatever告诉人们运行它。

关于数据路径的警告

我提到过，我们当前需要在运行事物之前将 cd name_of_dir; ./plot明确地插入目录。这纯粹是由于 cd在当前目录中查找名为 plot.py的文件这一事实的结果。

换句话说， data.csv中有一行可以做到:

df = pd.read_csv('data.csv', ...)

我们使 plot.py足够聪明，可以包含 setup.py，但是读取它的代码希望它位于当前目录中。

您有两种选择:

运行脚本之前，始终将data.csv放入目录中(实际上，提供一个简短的脚本，将cd放入其中，运行该程序，然后将cd退回)。如果您不想打扰第二个选项，则此方法非常有用。

更改代码以引用相对于脚本位置的数据文件。

由于多种原因，第二个选项更好，但是您必须稍微修改脚本(在本例中为 cd)。

通常，您将使用 plot.py的路径来确定相对于脚本本身的位置。但是，对于 __file__，将不会定义 cx_freeze，而所需的路径将改为 __file__。因此，您通常会执行以下操作:(来自cx_freeze常见问题解答: http://cx-freeze.readthedocs.org/en/latest/faq.html#data-files)

def find_data_file(filename):
    if getattr(sys, 'frozen', False):
        # The application is frozen
        datadir = os.path.dirname(sys.executable)
    else:
        # The application is not frozen
        # Change this bit to match where you store your data files:
        datadir = os.path.dirname(__file__)

    return os.path.join(datadir, filename)

在这种情况下，您将修改执行以下操作的代码:

pd.read_csv('data.csv', ...)

去做:

pd.read_csv(find_data_file('data.csv'), ...) 

代替。 (这尚未在g ist I linked to originally的 sys.executable文件中完成。作为练习，我将其留给读者。)

完成此操作后，无论当前工作目录是什么，都可以直接调用 plot.py。

分布

我不会在这个话题上说太多。有很多方法可以解决这个问题。使用 /path/to/where/the/directory/gets/copied/plot，您将交付一个充满了库和一个可执行文件的文件夹。

在最简单的情况下，您只需将其打包，然后告诉人们解压缩并运行 cx_freeze即可。您可能希望将文件夹从 where/they/extracted/it/name_of_the_execuctable重命名为 exe.linux-x86_64-2.7之类，并包含一个名为 my_package或其他名称的shell脚本，但这取决于您。

在其他情况下，您可能需要编写包装脚本，甚至是 run_this文件。桌面文件必须具有绝对路径，因此在这种情况下，您需要做更多的事情。通常，您会编写某种安装程序脚本，该脚本会修改 .desktop以指向程序安装位置的绝对路径。

可以将压缩的数据，库和可执行文件嵌入到“自解压”安装脚本中。如果您想深入了解网络上的示例，可以在网上找到。您还可以构建.rpm或.deb。同样，我将跳过详细的示例，然后由您自己解决。

总的来说，对于您似乎正在做的事情，交付压缩包和自述文件可能是最简单的方法。