Plotly 简明教程

Plotly - Exporting to Static Images

离线图形的输出可以导出为各种光栅和矢量图像格式。为此，我们需要安装两个依赖关系 – orca 和 psutil 。

Orca

Orca 代表 Open-source Report Creator App 。它是一个 Electron 应用，用于从命令行生成 plotly 图形、控制面板应用和控制面板的图像和报告。Orca 是 Plotly 的 Image Server 的支柱。

psutil

psutil (python system and process utilities) 是一个跨平台库，用于在 Python 中检索正在运行的进程和系统利用率的信息。它实现了 UNIX 命令行工具提供的许多功能，如： ps, top, netstat, ifconfig, who, 等。psutil 支持所有主要的运营系统，如 Linux、Windows 和 MacOs

Installation of Orca and psutil

如果您使用的是 Python 的 Anaconda 发行版，通过 conda package manager 可以非常容易地安装 orca 和 psutil，如下所示 −

conda install -c plotly plotly-orca psutil

因为 orca 在 PyPi 存储库中不可用。您可以使用 npm utility 来替代安装它。

npm install -g electron@1.8.4 orca

使用 pip 安装 psutil

pip install psutil

如果你无法使用 npm 或 conda，也可以从以下可通过 https://github.com/plotly/orca/releases. 获得的网站上下载 orca 的预构建二进制文件

要以 png、jpg 或 WebP 格式导出 Figure 对象，首先导入 plotly.io 模块

import plotly.io as pio

现在，我们可以按如下所示调用 write_image() 函数 −

pio.write_image(fig, ‘sinewave.png’)
pio.write_image(fig, ‘sinewave.jpeg’)
pio.write_image(fig,’sinewave.webp)

orca 工具还支持将 plotly 导出为 svg、pdf 和 eps 格式。

Pio.write_image(fig, ‘sinewave.svg’)
pio.write_image(fig, ‘sinewave.pdf’)

在 Jupyter notebook 中，通过 pio.to_image() 函数获得的图像对象可以按如下所示内联显示 −

jupyter notebook image