LayMeshLayMesh#
用可读的代码，绘制数据并排出尺寸精确、可以重复生成的科研图。 在一个 .lay 文件中组合原生图表、图片、矢量形状、文字与公式，将同一布局导出为 SVG、PDF，或指定 DPI 的 PNG、JPEG、TIFF、WebP 等图片。
VS Code（推荐）#
在扩展面板安装 LayMesh（发布者 Hyacine），或通过 Extensions: Install from VSIX / 从 VSIX 安装 安装对应平台的包。Windows x64 和 Linux x64 扩展包已内置原生引擎，无需另装 Python、Rust 或 npm。 Remote SSH 场景安装与远程扩展宿主匹配的平台包。
打开可信任的本地或 Remote SSH 工作文件夹，将下面源码保存为 figure.lay：
page = canvas(size=(15cm, 10cm), unit="cm", background="#ffffff")rec = rect(size=(2cm, 2cm), fill="#888888")page.add(rec, offset=(0.1cm, 0.1cm))点击编辑器右上角预览按钮，或执行 LayMesh：打开预览，即可在源码旁查看实时图形。Ctrl+Space 补全变量和成员，悬停查看类型，F12 跳转定义，Shift+F12 查找工作区引用，F2 重命名变量；未保存的编辑也会刷新预览。标尺、导航和平台安装包详见扩展指南。
Python 与 CLI 安装#
需要 Python 3.10+。PyPI 已发布 0.3.1，Python 包和 Rust 引擎使用相同版本号，包含新增图片格式和导出参数。从 PyPI 安装：
python -m pip install laymeshpython -m laymesh --version平台 wheel 内置 Rust 绘图程序和公式字体，安装后即可使用 CLI、Python API 与 Jupyter Magic。使用时无需编译 Rust，也不会下载引擎或字体。也可安装本地构建的 wheel。
默认安装包含 NumPy、pandas、Matplotlib 和 IPython，数据绑定、Matplotlib Figure 导入及 Jupyter Magic 均可直接使用。
构建目标为 Windows x64、macOS 14+ 的 Intel / Apple Silicon、Linux x64 / arm64。发布的 Linux wheel 要求 glibc 2.35+。0.3.1 五个平台均已通过 Python 3.10、3.13、3.14 检查；Windows 包静态链接运行库，无需另装 Visual C++ Redistributable。详见发布说明。正文使用系统或用户提供的字体；缺字会警告并显示方框。跨机器复现时请随图提供使用的字体文件。
第一张图#
把下面的完整源码保存为 figure.lay。几何尺寸默认使用 mm，字体和线宽默认使用 pt；也可显式写 mm/cm/in/pt/px。
page = canvas(size=(120 mm, 90 mm), background="#ffffff")p = plot(size=(110 mm, 80 mm), x=axis(label="Time (s)"), y=axis(label="Signal"))p.line(x=[0, 1, 2, 3], y=[1, 3, 2, 4], label="Experiment")p.legend(position="top_left")page.add(p, offset=(5 mm, 5 mm))laymesh validate figure.laylaymesh inspect figure.lay --jsonlaymesh render figure.lay -o figure.svglaymesh render figure.lay -o figure.pdflaymesh render figure.lay -o figure.png --dpi 300laymesh render figure.lay -o figure.jpg --dpi 300 --quality 95laymesh render figure.lay -o figure.tif --dpi 600 --compression lzwlaymesh render figure.lay -o figure.webp --dpi 300 --webp-lossless false --quality 90 --webp-method 6python -m laymesh 与 laymesh 命令等价，适合命令未加入 PATH 的环境。--dpi 改变位图像素数量，保留页面物理尺寸。.lay 是独立的受限语言，不执行任意 Python 或 JavaScript 代码。
VS Code 预览工具栏的 导出 和 LayMesh：导出图形 命令支持相同格式及参数；使用未保存缓冲区。格式、透明度与全部参数。
Python 与 Jupyter#
使用 Python API 渲染刚保存的文件：
from laymesh import render_file result = render_file("figure.lay", output="figure.pdf")print(result.output)render_source(source, namespace=..., save_source=...) 可接收字符串源码，绑定数组、字典、DataFrame 或 Matplotlib Figure，并保存布局与数据资源，供 CLI 独立重渲染。完整示例见Python API、原生数据绑定和保存源码。
在 Notebook 所用环境中安装 LayMesh，然后先运行一个注册单元格：
%load_ext laymesh.ipythonvalues = [1, 3, 2, 4]再在单独的单元格中绘图、预览和导出：
%%laymesh -o notebook.pdf --save-source notebook.laypage = canvas(size=(120 mm, 90 mm))p = plot(size=(110 mm, 80 mm))p.line(x=[0, 1, 2, 3], y={{values}})page.add(p, offset=(5 mm, 5 mm)){{values}} 读取 Python 变量。保留 notebook.lay 及生成的 notebook.assets/ 后，可直接运行 laymesh render notebook.lay -o notebook.svg。Notebook 指南说明行 Magic、警告控制和其他参数。
能力与示例#
| 能力 | 用法与完整示例 |
|---|---|
| 精确拼版 | 物理单位、九点锚点、裁剪、旋转、透明度与分组：基础拼版 |
| 科研图表 | 折线、散点、误差、柱图、统计、热图与等高线：原生绘图 |
| 多面板与坐标系 | 命名轴、断轴、共享颜色标尺、极坐标与雷达图：直角坐标 · 极坐标 |
| 配色与数据组织 | 字典循环、多组数据与 87 种配色预设：字典绘图 · 配色 |
| 矢量与排版 | 路径、渐变、空心轮廓融合、文字与公式：矢量图 · 文字与公式 |
| 复用与编辑 | 函数、本地模块、LCSS 样式、网页及 VS Code 补全：语言参考 · 编辑器 |
图表在首次放入页面前完成图层和装饰设置；多面板使用显式定位。布局以单页为单位，固定绘图区保持指定物理尺寸，装饰空间不足会警告。支持 PNG、JPEG、BMP、WebP、GIF、ICO、PNM、TGA、安全 SVG 和单页无符号 8/16 位灰度/RGB TIFF，保留支持格式的 Alpha 透明度。GIF 和动态 WebP 取首帧；16 位图片保留原始强度范围，不自动拉伸对比度。公式由原生 RaTeX 排版，无需 TeX 安装。具体支持范围见功能覆盖清单。
文档与开发#
入门 · 语言参考 · API · 架构 · 示例与历史执行结果
源码开发需要 Rust 1.93.1；构建与发布脚本需要 Python 3.11+。在仓库根目录运行：
cargo build --release --locked -p laymesh-clipython -m pip install -e './python'python -m laymesh render examples/basic.lay -o basic.pdfcargo test --workspace --lockedpython -m unittest discover -s python/tests -v无需 Python 时，可直接调用 target/release/laymesh（Windows 为 laymesh.exe）。发布流程包含 wheel 构建、包审计、隔离安装验证及 PyPI Trusted Publishing 配置。文档站构建使用 python scripts/build-docs.py，由 GitHub Pages 工作流发布。