条形码#

这个演示展示了如何生成条形码。

图表的大小是根据像素宽度计算的，使其为数据点数量的倍数，以防止插值伪影。此外，Axes 被定义为覆盖整个图表，并且所有 Axis 都被关闭。

数据本身通过 imshow 进行渲染。

code.reshape(1, -1) 将数据转换为一个包含一行的二维数组。
imshow(..., aspect='auto') 以允许非方形像素。
imshow(..., interpolation='nearest') 以防止边缘模糊。无论如何，这不应发生，因为我们已经微调了图像的宽度（以像素为单位），但为了安全起见。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

code = np.array([
    1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1,
    0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0,
    1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1,
    1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1])

pixel_per_bar = 4
dpi = 100

fig = plt.figure(figsize=(len(code) * pixel_per_bar / dpi, 2), dpi=dpi)
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])  # span the whole figure
ax.set_axis_off()
ax.imshow(code.reshape(1, -1), cmap='binary', aspect='auto',
          interpolation='nearest')
plt.show()

参考文献

以下函数、方法、类和模块的使用在本示例中展示：

由 Sphinx-Gallery 生成的图库