条形码#

此演示展示了如何生成条形码。

图形大小的计算方式是使像素宽度是数据点数量的倍数，以防止出现插值伪影。此外，Axes 定义为跨越整个图形，所有 Axis 都被关闭。

数据本身使用 imshow 进行渲染，使用

code.reshape(1, -1) 将数据转换为只有一行的二维数组。
imshow(..., aspect='auto') 允许非正方形像素。
imshow(..., interpolation='nearest') 防止边缘模糊。因为我们已经对图形像素宽度进行了微调，所以这种情况不应该发生，但为了安全起见，我们还是这样做了。

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()

参考资料

此示例展示了以下函数、方法、类和模块的使用方法

Sphinx-Gallery 生成的图库