Matplotlib 与 Notebook 实际输出#

这两例由 scripts/build-notebook-gallery.py 调用 Python 桥接层实际生成，并保存展开后的 .lay、素材和最终 PNG。Notebook 中可用相同的 {{fig}} 绑定方式；完整交互示例见 Jupyter Notebook。两个页面均为 120 × 80 mm，最终预览在 150 DPI 下均为 709 × 472 px。

折线图：SVG 矢量素材#

两条 Matplotlib 曲线使用 plot 绘制，桥接层保存兼容的 SVG 素材。图片上的标题与曲线来自 Matplotlib，页脚文字由 LayMesh 排版。

1x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 121)2ax.plot(x, np.sin(x), label="sin(x)")3ax.plot(x, np.cos(x), label="cos(x)")4render_source(SOURCE, namespace={"fig": fig, "caption": "Vector plot"},5              output="vector-preview.png", dpi=150, save_source="vector.lay")

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 121)
ax.plot(x, np.sin(x), label="sin(x)")
ax.plot(x, np.cos(x), label="cos(x)")
render_source(SOURCE, namespace={"fig": fig, "caption": "Vector plot"},
              output="vector-preview.png", dpi=150, save_source="vector.lay")

Matplotlib 折线图在 LayMesh 页面中的实际输出

展开后的布局源码及SVG 素材保存在仓库中。复现：python scripts/build-notebook-gallery.py --write。实测：保留 .svg 素材；未发出回退提示；最终页面 709 × 472 px。SVG 中的曲线仍是矢量路径，Matplotlib 图中文字默认转为路径。

热图：自动回退 PNG#

imshow 产生的栅格图超出当前 SVG 安全子集时，桥接层按 plot_dpi=240 保存 PNG 素材，再由 LayMesh 以最终 dpi=150 渲染整页。两个 DPI 分别控制图表素材和最终页面，互不替代。

1z = np.sin(x[None, :] * 2) * np.cos(y[:, None] * 2)2ax.imshow(z, cmap="viridis", origin="lower", aspect="auto")3render_source(SOURCE, namespace={"fig": fig, "caption": "Heatmap fallback"},4              output="heatmap-preview.png", dpi=150, plot_dpi=240,5              save_source="heatmap.lay")

z = np.sin(x[None, :] * 2) * np.cos(y[:, None] * 2)
ax.imshow(z, cmap="viridis", origin="lower", aspect="auto")
render_source(SOURCE, namespace={"fig": fig, "caption": "Heatmap fallback"},
              output="heatmap-preview.png", dpi=150, plot_dpi=240,
              save_source="heatmap.lay")

Matplotlib 热图回退为 PNG 后的 LayMesh 页面

展开后的布局源码及PNG 素材保存在仓库中。复现：python scripts/build-notebook-gallery.py --write。实测提示：Matplotlib 图 fig 已改用 240 DPI PNG：SVG 使用了当前 LayMesh 不支持的图形内容；最终页面 709 × 472 px。

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