この実験では、Matplotlib の円グラフでフィルタリング効果をどのように使用するかを示します。円グラフの描画コードは pie_demo.py から借用し、グラフにフィルタリング効果を追加します。フィルタリング効果は、SVG レンダラがサポートしている場合にのみ有効です。
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円グラフ用の正方形の図と軸を作成します。円グラフのラベルと割合を定義します。また、円グラフのサイスに対する爆発値も設定します。最後に、定義されたパラメータで円グラフを描画します。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Shadow
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
fracs = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.05, 0, 0)
pies = ax.pie(fracs, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
for w in pies[0]:
w.set_gid(w.get_label())
w.set_edgecolor("none")
for w in pies[0]:
s = Shadow(w, -0.01, -0.01)
s.set_gid(w.get_gid() + "_shadow")
s.set_zorder(w.get_zorder() - 0.1)
ax.add_patch(s)
plt.show()io と xml.etree.ElementTree モジュールを使って、円グラフを SVG ファイルとして保存します。ガウシアンブラーと照明効果を使って、シャドウ用のフィルタ定義を定義します。照明フィルタは http://www.w3.org/TR/SVG/filters.html からコピーしました。Inkscape と Firefox3 を使ってフィルタをテストしますが、Inkscape のエクスポートはサポートしていない場合があります。
import io
import xml.etree.ElementTree as ET
f = io.BytesIO()
plt.savefig(f, format="svg")
filter_def = """
<defs xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'
xmlns:xlink='http://www.w3.org/1999/xlink'>
<filter id='dropshadow' height='1.2' width='1.2'>
<feGaussianBlur result='blur' stdDeviation='2'/>
</filter>
<filter id='MyFilter' filterUnits='objectBoundingBox'
x='0' y='0' width='1' height='1'>
<feGaussianBlur in='SourceAlpha' stdDeviation='4%' result='blur'/>
<feOffset in='blur' dx='4%' dy='4%' result='offsetBlur'/>
<feSpecularLighting in='blur' surfaceScale='5' specularConstant='.75'
specularExponent='20' lighting-color='#bbbbbb' result='specOut'>
<fePointLight x='-5000%' y='-10000%' z='20000%'/>
</feSpecularLighting>
<feComposite in='specOut' in2='SourceAlpha'
operator='in' result='specOut'/>
<feComposite in='SourceGraphic' in2='specOut' operator='arithmetic'
k1='0' k2='1' k3='1' k4='0'/>
</filter>
</defs>
"""
tree, xmlid = ET.XMLID(f.getvalue())
tree.insert(0, ET.XML(filter_def))
for i, pie_name in enumerate(labels):
pie = xmlid[pie_name]
pie.set("filter", 'url(#MyFilter)')
shadow = xmlid[pie_name + "_shadow"]
shadow.set("filter", 'url(#dropshadow)')
fn = "svg_filter_pie.svg"
print(f"Saving '{fn}'")
ET.ElementTree(tree).write(fn)適用されたフィルタリング効果付きの円グラフを表示します。Inkscape を使って SVG ファイルを開き、フィルタリング効果付きの円グラフを表示します。
フィルタ定義を変更することで、異なるフィルタを使って円グラフを変更できます。異なる視覚的な効果を得るために、さまざまなフィルタを試してみることができます。
filter_def = """
<defs xmlns='http://www.w3.org/2000/svg'
xmlns:xlink='http://www.w3.org/1999/xlink'>
<filter id='dropshadow' height='1.2' width='1.2'>
<feGaussianBlur result='blur' stdDeviation='2'/>
</filter>
<filter id='MyFilter2' filterUnits='objectBoundingBox'
x='0' y='0' width='1' height='1'>
<feGaussianBlur in='SourceAlpha' stdDeviation='4%' result='blur'/>
<feOffset in='blur' dx='4%' dy='4%' result='offsetBlur'/>
<feSpecularLighting in='blur' surfaceScale='5' specularConstant='.75'
specularExponent='20' lighting-color='#bbbbbb' result='specOut'>
<fePointLight x='50%' y='50%' z='5000%'/>
</feSpecularLighting>
<feComposite in='specOut' in2='SourceAlpha'
operator='in' result='specOut'/>
<feComposite in='SourceGraphic' in2='specOut' operator='arithmetic'
k1='0' k2='1' k3='1' k4='0'/>
</filter>
</defs>
"""
tree, xmlid = ET.XMLID(f.getvalue())
tree.insert(0, ET.XML(filter_def))
for i, pie_name in enumerate(labels):
pie = xmlid[pie_name]
pie.set("filter", 'url(#MyFilter2)')
shadow = xmlid[pie_name + "_shadow"]
shadow.set("filter", 'url(#dropshadow)')
fn = "svg_filter_pie2.svg"
print(f"Saving '{fn}'")
ET.ElementTree(tree).write(fn)この実験では、Matplotlib の円グラフにフィルタリング効果を使う方法を学びました。円グラフを作成し、SVG ファイルとして保存し、そのグラフにフィルタリング効果を適用しました。また、異なる視覚的な効果を得るために、異なるフィルタを使って円グラフを変更しました。