Dosažení ggplot-like výsledků matplotlib pomocí Rust plotters crate
Následující Rust kód je nejblíže, čeho jsem mohl dosáhnout k příkladu matplotlib ggplot pomocí Rust plotters crate.
Rust kód
src/main.rs
use plotters::prelude::*;
use plotters::style::{RGBColor, ShapeStyle};
use std::error::Error;
const GGPLOT_RED: RGBColor = RGBColor(0xE2, 0x4A, 0x33);
fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
// Create a drawing area and set up the chart
let root = BitMapBackend::new("sine_wave_plot.png", (1024, 768)).into_drawing_area();
// overall figure background (keep it white)
root.fill(&WHITE)?;
// Define the chart area (we'll make the plotting panel light grey to be the grid background)
let mut chart = ChartBuilder::on(&root)
.caption("Sine Wave", ("sans-serif", 30).into_font())
.margin(24)
.x_label_area_size(50)
.y_label_area_size(50)
.build_cartesian_2d(0f64..2f64 * std::f64::consts::PI, -1.2f64..1.2f64)?;
// Fill plotting area with a light grey to be the grid background
// matplotlib ggplot: axes.facecolor = E5E5E5
chart.plotting_area().fill(&RGBColor(0xE5, 0xE5, 0xE5))?;
// Configure the mesh (ggplot-like style with subtle grid lines)
chart.configure_mesh()
.x_labels(10)
.y_labels(5)
.x_label_formatter(&|x| format!("{:.1}π", x / std::f64::consts::PI))
.y_label_formatter(&|y| format!("{:.1}", y))
.x_desc("Angle (radians)")
.y_desc("Amplitude")
// matplotlib ggplot: axes.labelcolor/xtick.color/ytick.color = 555555
.label_style(TextStyle::from(("sans-serif", 12).into_font()).color(&RGBColor(0x55, 0x55, 0x55)))
.axis_desc_style(TextStyle::from(("sans-serif", 16).into_font()).color(&RGBColor(0x55, 0x55, 0x55)))
// matplotlib ggplot: grid.color = white (major grid); minor grid is off by default
.max_light_lines(0)
.bold_line_style(ShapeStyle::from(&WHITE).stroke_width(1))
.light_line_style(ShapeStyle::from(&WHITE).stroke_width(1))
// matplotlib ggplot: axes.edgecolor = white, axes.linewidth = 1
.axis_style(ShapeStyle::from(&WHITE).stroke_width(1))
// ensure outward ticks (negative would point inward)
.set_all_tick_mark_size(5)
.draw()?;
// Generate sine wave data points
let mut sine_data = Vec::new();
for i in 0..=1000 {
let x = i as f64 * 2.0 * std::f64::consts::PI / 1000.0;
sine_data.push((x, x.sin()));
}
// Draw the sine wave
chart.draw_series(LineSeries::new(
sine_data,
ShapeStyle::from(&GGPLOT_RED).stroke_width(2),
))?
.label("sin(x)")
.legend(|(x, y)| PathElement::new(vec![(x, y), (x + 20, y)], ShapeStyle::from(&GGPLOT_RED).stroke_width(3)));
// Draw the legend
chart.configure_series_labels()
.background_style(&RGBColor(0xE5, 0xE5, 0xE5).mix(0.9))
.border_style(&WHITE)
.label_font(("sans-serif", 14))
.position(SeriesLabelPosition::UpperRight)
.draw()?;
Ok(())
}Cargo.toml
[package]
name = "plottest"
version = "0.1.0"
edition = "2021"
[dependencies]
plotters = "0.3.5"
Referenční Python kód
sine_wave_plot.py
#!/usr/bin/env python3
"""Generate a sine wave plot in ggplot style and save to `sine_wave_plot_py.png`.
Usage:
python3 plot_sine.py
Install dependencies:
python3 -m pip install -r requirements.txt
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
plt.style.use("ggplot")
# Data
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
# Figure sized to approximate 1024x768 at 100 DPI
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10.24, 7.68))
ax.plot(x, y, color="red", alpha=0.8, linewidth=2, label="sin(x)")
# Format x-ticks in multiples of π
def pi_label(value, _pos):
val = value / np.pi
if abs(val) < 1e-6:
return "0"
return f"{val:.1f}π"
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(10))
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(pi_label))
# Labels, title, legend
ax.set_xlabel("Angle (radians)", fontsize=16)
ax.set_ylabel("Amplitude", fontsize=16)
ax.set_title("Sine Wave", fontsize=24, fontweight="bold")
ax.legend(fontsize=12)
# Grid and layout
ax.grid(True)
plt.tight_layout()
# Save file
plt.savefig("sine_wave_plot_py.png", dpi=100)
# Uncomment to display interactively
# plt.show()
Diskuse rozdílů
Poznámka: Nepokusil jsem se nijak přizpůsobit velikost písma atd.
Jak můžete vidět, s určitým manuálním úsilím vypadají oba grafy velmi podobně. Nicméně, protože antialiasing není implementován v plotters crate zatím (k 2026-01-30), Rust graf vypadá výrazně více “zubatě” než matplotlib graf.
Pokud jde o grafy publikační kvality, toto je významná nevýhoda a z tohoto důvodu to nemohu doporučit. Snad bude antialiasing implementován v budoucnu.
Zbliżení Python antialiasingu

Zbliżení Rust “antialiasingu” (žádný)

Podívejte se na podobné články podle kategorie:
Rust, Python, Data Visualization
Pokud vám tento článek pomohl, zvažte, zda mi nekoupíte kávu nebo nepřispějete přes PayPal na podporu výzkumu a publikování nových článků na TechOverflow