Matplotlib 绘制的图形在保存成PS/EPS格式时会失去透明度

背景

Matplotlib是Python里著名的数据可视化库，支持多种绘图类型。在Matplotlib中，透明度在绘制图像时非常常见，但是在将作图保存为.ps/.eps格式时会失去透明度。本文将介绍这个问题。

问题

在Matplotlib的绘图过程中，我们使用alpha参数来控制线条或填充的透明度。例如，下面的代码绘制了一个蓝色的折线图，透明度设置为0.5。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.random.randn(100).cumsum()
x = np.linspace(0, 100, 100)
plt.plot(x, y, color='blue', alpha=0.5)
plt.show()

这时候，我们得到了一个带有透明度效果的折线图。但是，当我们尝试将它保存为PS/EPS格式时，会发现透明度不再生效，图像变得完全不透明。

plt.plot(x, y, color='blue', alpha=0.5)
plt.savefig('test.eps')

原因

在Matplotlib中，PS/EPS文件格式不支持透明度。换句话说，尽管Matplotlib在生成PNG或PDF文件时可以保存线条或填充的透明度效果，但是在PS/EPS文件格式中，透明信息是被忽略的。

解决方法

如果您需要在 PS/EPS 文件中保留透明度，需要进行额外的处理。下面是一些可行的解决方法。

1. Rasterize 可行的解决方法

Rasterize是一个可以将图像转化为特定像素大小的方法，并将图像保存为矢量格式的解决方法。这可以使得绘制的图像在PS/EPS格式中得到保留，并且可以大大降低文件大小。

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color='blue', alpha=0.5, rasterized=True)
plt.savefig('test.eps')

在将图像保存为PS/EPS格式时，将rastered=True作为参数传递给plot函数，可以将图像保存为低分辨率的像素表示形式，并且在保存时也会将图像保存为矢量格式，以摆脱透明度文件格式的问题。

2. 利用Pillow模块

Pillow是Python图像库，支持多种图像格式互相转换和处理。通过使用Pillow，请勿先将图像保存成PS/EPS格式，并在后期处理中使用Pillow库将PNG/JPG格式转换为PS/EPS格式并保留透明度。

from PIL import Image

plt.plot(x, y, color='blue', alpha=0.5)
plt.savefig('test.png')
im = Image.open('test.png')
im.save('test.eps')

这种方法会将图像从PNG格式转换为EPS格式，并从PNG格式保存透明度。在转换期间，可以通过设置alpha_composite选项来提供背景颜色。

from PIL import Image, ImageColor

im = Image.open('test.png')
im2 = Image.new('RGB', im.size, ImageColor.getcolor('white', 'RGB'))
im2.paste(im, mask=im)
im2.save('test.eps')

这种方法生成的文件可能会比Rasterized方法生成的文件大得多，但这是保留透明度的成本。

总结

本文介绍了在Matplotlib中将图像保存为PS/EPS格式时可能会失去透明度的问题。并提供了两种解决方法，即Rasterized和Pillow模块。根据实际需要，开发人员可以选择适合自己的方法来保留透明度。需要注意的是，将图像保存为PS/EPS格式时，对透明度的支持取决于文件格式本身，因此Matplotlib并不是唯一遇到这个问题的数据可视化工具。