[PYTHON] Conseils de dessin avec matplotlib côté serveur

Dans de nombreux cas, le calcul est exécuté à distance dans le travail de "calcul, tracé et confirmation du résultat". Les options qui viennent à l'esprit pour ce flux de travail sont:

1. Enregistrez les données de sortie (journal) du résultat du calcul dans un fichier. (Il peut être basé sur du texte ou sérialisé.) Transférez-le vers le client, dessinez-le et vérifiez-le avec un autre programme.
2. Utilisez Jupyter Notebook. Exécutez le service Jupyter Notebook sur le serveur, connectez-vous au navigateur Web à partir du client et, bien sûr, vérifiez la figure sur le navigateur.
3. Connectez-vous au serveur et au bureau distant pour effectuer une série d'opérations.
4. Dessinez et sortez le fichier de figure côté serveur. Affichez les fichiers image tels que PNG et PDF sur le PC client.

Dans le passé, les options 1 et 2 étaient souvent sélectionnées, mais cette fois, j'aimerais vous présenter des astuces sur le dessin côté serveur de ** l'option 4 **.

Premier échec

Quand j'ai dit: "Il y avait un savefig () dans matplotlib.pylot."

Traceback 
...(Omis)
RuntimeError: Invalid DISPLAY variable

Une erreur se produira comme dans. Ceci est probablement dû au fait que l'AFFICHAGE qui est la destination d'affichage n'est pas défini. Vous pouvez prendre des mesures en recherchant sur le net et en spécifiant le backend de matplotlib.

import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from matplotlib import cm

def sphere_func(x, y):
    z = x * x + y * y
    
    return z

def contr3d1():
    ndiv = 200
    xp = np.linspace(-4., 4., ndiv)
    yp = np.linspace(-4., 4., ndiv)
    
    xx, yy = np.meshgrid(xp, yp, sparse=True)
    
    zp = sphere_func(xx, yy)
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca(projection='3d')
    ax.plot_surface(xx, yy, zp, 
        rstride=6, cstride=6, alpha=0.7, cmap=cm.rainbow)
    ax.set_zlim(-1.0, 40.)
    
    # plt.show()
    
    fig.savefig('sphere_3d.png')

if __name__ == '__main__':
    contr3d1()

Au début du programme, là où le module est importé, matplotlib spécifie d'utiliser AGG (moteur Anti-Grain Geometry).

import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt

Le but est de mettre cette instruction mpl.use ('Agg') avant d'importer matplotlib.pyplot. Maintenant, savefig () fonctionne normalement.

Spécifiez les backends de matplotlib

Cette fois, j'ai spécifié 'AGG', mais d'après le document matplotlib, il semble que plusieurs types puissent être utilisés pour ce backends.

** Backends non interactifs (cités de la documentation matplotlib) **

J'ai essayé de spécifier'SVG 'et de l'exécuter, mais le fichier SVG était sorti normalement.

(L'environnement de programmation est OS Ubuntu-14.04 LTS, Python 2.7.11, Anaconda 2.4.1 avec une série de bibliothèques (numpy, matplotlib, etc.).)

Fonction d'affichage graphique Visual Studio Code inattendue

Le fichier graphique a été généré avec succès. Vous pouvez utiliser n'importe quel outil d'affichage graphique que vous aimez, mais ici, nous vous recommandons Visual Studio Code. Comme vous le savez, Visual Studio Code est un éditeur de texte, il gère donc principalement le texte, mais vous pouvez l'ouvrir dans les unités de dossier et vous pouvez travailler tout en changeant activement de fichiers. Par hasard, lorsque j'ai spécifié (touché) un fichier image (png), l'image était affichée, et j'ai pu remarquer cette fonction.

(Le fichier est partagé par le service serveur (smb). Le dossier serveur est ouvert par Visual Studio Code côté client (Windows).)

** Fig. Visual Studio Code (affiche le code normalement) **

** Fig. Visual Studio Code (afficher le fichier image (png)) ** Vous pouvez voir le fichier image (png).

** Fig. Visual Studio Code (Afficher le fichier SVG) (Bonus) ** Je me suis demandé s'il serait rendu, mais SVG était du texte.

De cette façon, c'est très pratique car vous pouvez vérifier la figure sans quitter le travail de l'éditeur de texte.

Pourquoi l'éditeur prend-il en charge la fonction d'affichage d'image? J'étais un peu sceptique, mais j'imagine qu'il était nécessaire d'ajouter une fonction d'affichage d'image lors de l'ajout de la fonction de prévisualisation pour l'édition Markdown.

(Visual Studio Code a utilisé la version 0.10.8.)

Références (site Web)

--Comment éviter la récurrence du problème que matplotlib est de la mousse lorsque $ DISPLAY n'est pas défini --Qiita http://qiita.com/nishio/items/0a8949262d86c181668b

• Matplotlib Document http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#what-is-a-backend
• Matplotlib: display plot on a remote machine - stackoverflow http://stackoverflow.com/questions/3453188/matplotlib-display-plot-on-a-remote-machine
• How to save a figure remotely with pylab? - stackoverflow http://stackoverflow.com/questions/4706451/how-to-save-a-figure-remotely-with-pylab
• Microsoft - Visual Studio Code https://code.visualstudio.com/