Observação
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Demonstração do CanvasAgg #
Este exemplo mostra como usar o back-end agg diretamente para criar imagens, o que pode ser útil para desenvolvedores de aplicativos da web que desejam controle total sobre seu código sem usar a interface pyplot para gerenciar figuras, fechamento de figuras etc.
Observação
Não é necessário evitar o uso da interface pyplot para criar figuras sem um front-end gráfico - simplesmente definir o back-end como "Agg" seria suficiente.
Neste exemplo, mostramos como salvar o conteúdo da tela agg em um arquivo e como extraí-lo para um array numpy, que por sua vez pode ser passado para Pillow . A última funcionalidade permite, por exemplo, usar o Matplotlib dentro de um script cgi sem precisar gravar uma figura no disco e gravar imagens em qualquer formato suportado pelo Pillow.
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np
from PIL import Image
fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
# A canvas must be manually attached to the figure (pyplot would automatically
# do it). This is done by instantiating the canvas with the figure as
# argument.
canvas = FigureCanvasAgg(fig)
# Do some plotting.
ax = fig.add_subplot()
ax.plot([1, 2, 3])
# Option 1: Save the figure to a file; can also be a file-like object (BytesIO,
# etc.).
fig.savefig("test.png")
# Option 2: Retrieve a memoryview on the renderer buffer, and convert it to a
# numpy array.
canvas.draw()
rgba = np.asarray(canvas.buffer_rgba())
# ... and pass it to PIL.
im = Image.fromarray(rgba)
# This image can then be saved to any format supported by Pillow, e.g.:
im.save("test.bmp")
# Uncomment this line to display the image using ImageMagick's `display` tool.
# im.show()
Referências
O uso das seguintes funções, métodos, classes e módulos é mostrado neste exemplo: