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pylectra.plotting 模块

参考资料

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可视化插件 + 样式 + 文件 IO。

顶层入口

render(name, data, **kwargs) → Figure | Axes

from pylectra.plotting import render
fig = render("rotor_angles", out.result, gen_indices=[0, 1, 2])

按注册名查表分发。name 取值见 插件清单。

render_plot(kind, source, output, *, formats=None, plot_kwargs=None)

CLI 用 —— 跑仿真（如果 source 是 YAML）/ 读 H5 / 读 batch dir，然后画图，直接写到 output 文件。

from pylectra.plotting import render_plot
render_plot("rotor_angles", "examples/single_case39.yaml", "rotor.pdf",
            formats=["pdf", "svg"])

list_plot_kinds() -> list[str]

from pylectra.plotting import list_plot_kinds
print(list_plot_kinds())
# ['acceptance', 'efds', 'heatmap', 'histogram', 'overview',
#  'rotor_angles', 'speeds', 'topology', 'violin', 'voltages']

单次仿真画图函数

每种插件背后是一个函数；想要更细粒度控制，可以直接调：

from pylectra.plotting import (
    plot_rotor_angles,
    plot_speeds,
    plot_voltage_magnitudes,
    plot_efds,
    plot_overview,
)

fig = plot_rotor_angles(out.result,
                        relative=True,
                        gen_indices=[0, 1, 2],
                        palette="default",
                        title="case39",
                        figsize=(8, 4))

网络拓扑

from pylectra.plotting import plot_network

fig = plot_network("case39",
                   color_by="vm_pu",
                   cmap="viridis",
                   bus_size=90,
                   show_labels=False,
                   seed=0)

批量结果画图函数

from pylectra.plotting import (
    load_metadata,
    plot_acceptance_summary,
    plot_metric_histogram,
    plot_metric_violin,
    plot_metric_heatmap,
)

meta = load_metadata("./out_batch")          # 读 metadata.parquet
plot_metric_histogram(meta, column="filter_angle_stability_metric", bins=40)
plot_metric_violin(meta, column="simulation_time", by="rejected_by")
plot_metric_heatmap(meta,
                    column="filter_angle_stability_metric",
                    rows="meta:fault_bus",
                    cols="meta:load_perturb_sigma_pct",
                    aggfunc="mean",
                    cmap="magma")

样式 / rcParams

set_nature_style()

应用 Nature 风格 rcParams：Arial 字体、无上/右坐标轴、矢量 PDF 字体内嵌、axes.linewidth=2.5、font.size=16。

from pylectra.plotting import set_nature_style
set_nature_style()
# 之后所有 matplotlib 图自动应用

import pylectra.plotting 时已自动调用一次。

nature_palette(name="default") -> list[str]

返回 Nature 风格调色板的颜色十六进制列表。可选 "default" / "nmi_pastel"。

despine(ax)

移除 ax 的上 / 右两条 spine。set_nature_style 已默认开。

图像尺寸

journal_figsize(layout="single") -> tuple[float, float]

按 Nature 排版规范返回 (width_in, height_in)：

layout mm 宽 inch
single 89 (3.50, 2.50)
double 183 (7.20, 4.50)
page 247 (9.72, 6.00) 
from pylectra.plotting import journal_figsize
fig, ax = plt.subplots(figsize=journal_figsize("double"))

保存

save_figure(fig, basename, *, formats=("pdf",), close=True, dpi=600) -> list[Path]

from pylectra.plotting import save_figure
paths = save_figure(fig, "rotor", formats=["pdf", "svg", "png"])
# [Path("rotor.pdf"), Path("rotor.svg"), Path("rotor.png")]

close=True 默认释放 Figure 内存。

调色板常量

from pylectra.plotting import (
    PALETTE,                      # Nature 默认调色板（10 色）
    PALETTE_NMI_PASTEL,
    DEFAULT_COLORS,
    DEFAULT_COLORS_NMI_PASTEL,
)

每个是 list[str]，hex 颜色码。

接下来读什么