填充轮廓图中轮廓的光栅化[重复]

Question

我有一个填充的等高线图，我希望将其保存为 .svg 或 .pdf 文件。下面是一个简化的例子。我想栅格化等高线图本身（彩色部分！），同时将其他所有内容（所有轴、标签等）保留为矢量图形。

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
xi, yi = np.meshgrid(x, y)
zi = np.cos(xi)**2 + np.sin(yi)**2

plt.figure()
plt.contourf(xi, yi, zi, rasterized=True)
plt.savefig('fig.svg', dpi=100)

但是，当我检查 fig.svg 或在 Inkscape 中打开它进行编辑时（我能够将填充的轮廓取消组合为矢量形状），很明显光栅化没有奏效！

对于这样一个简单的绘图来说这很好，但是如果我的绘图有更多的等高线级别（如下），则矢量图像将需要许多曲线并且文件大小会更大。

plt.close()
plt.figure()
plt.contourf(xi, yi, zi, 100, rasterized=True)
plt.savefig('fig.svg', dpi=100)

有人可以提出一个解决方案并解释为什么这个rasterized=True 标志没有完成我的要求吗？

Answer 1

我刚刚发现这是 this question 的副本。

使用rasterized=True 作为contour 或contourf 的参数应该显示一个

用户警告：轮廓未使用以下 kwargs：'rasterized'

为了栅格化等高线图，您需要栅格化其各个部分，即

cs = plt.contour(...) 
for c in cs.collections:
    c.set_rasterized(True)

问题中的示例因此看起来像

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
xi, yi = np.meshgrid(x, y)
zi = np.cos(xi)**2 + np.sin(yi)**2

plt.figure()
cs = plt.contourf(xi, yi, zi)

for c in cs.collections:
    c.set_rasterized(True)

plt.savefig('fig.svg', dpi=100)