Python：如何将 statsmodels 结果保存为图像文件？

Question

我正在使用 statsmodels 进行 OLS 估计。可以使用print(results.summary()) 在控制台中研究结果。我想将同一张表存储为 .png 文件。下面是一个带有可重现示例的 sn-p。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
import statsmodels.api as sm

# Dataframe with some random numbers
np.random.seed(123)
rows = 10
df = pd.DataFrame(np.random.randint(90,110,size=(rows, 2)), columns=list('AB'))
datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=rows).tolist()
df['dates'] = datelist 
df = df.set_index(['dates'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
print(df)

# OLS estimates using statsmodels.api
x = df['A']
y = df['B']

model = sm.OLS(y,sm.add_constant(x)).fit()

# Output
print(model.summary())

我使用建议 here 进行了一些天真的尝试，但我怀疑我偏离了目标：

os.chdir('C:/images')
sys.stdout = open("model.png","w")
print(model.summary())
sys.stdout.close()

到目前为止，这只会引发很长的错误消息。

感谢您的任何建议！

Answer 1

这是一项非常不寻常的任务，您的方法有点疯狂。您正在尝试将字符串（在某些度量空间中没有位置）与某些图像（基于绝对位置；至少对于基于像素的格式 -> png、jpeg 和 co。）组合。

无论你做什么，你都需要一些文本渲染引擎！

我尝试使用pillow，但结果很难看。可能是因为它非常有限，并且后处理抗锯齿并没有节省任何东西。但也许我做错了什么。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
image = Image.new('RGB', (800, 400))
draw = ImageDraw.Draw(image)
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 16)
draw.text((0, 0), str(model.summary()), font=font)
image = image.convert('1') # bw
image = image.resize((600, 300), Image.ANTIALIAS)
image.save('output.png')

当您使用 statsmodels 时，我假设您已经获得了 matplotlib。这个也可以用。这是一些方法，虽然不完美（一些换行；我不知道为什么；编辑： OP 设法通过使用等宽字体修复这些）： p>

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('figure', figsize=(12, 7))
#plt.text(0.01, 0.05, str(model.summary()), {'fontsize': 12}) old approach
plt.text(0.01, 0.05, str(model.summary()), {'fontsize': 10}, fontproperties = 'monospace') # approach improved by OP -> monospace!
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('output.png')

输出：

编辑： OP 设法通过使用等宽字体改进了 matplotlib 方法！我在这里合并了它，它反映在输出图像中。

将此作为演示并研究 python 的文本渲染选项。也许 matplotlib-approach 可以改进，但也许你需要使用类似pycairo 的东西。 Some SO-discussion.

备注：在我的系统上，您的代码确实会发出这些警告！

编辑： seems 你可以向 statsmodels 询问乳胶表示。所以我推荐使用这个，可能将它写入一个文件并使用子进程调用 pdflatex 或类似的东西（这里是一些similar approach）。 matplotlib 也可以使用乳胶（但我不会测试它，因为我目前在 Windows 上）但在这种情况下，我们再次需要以某种方式调整文本与窗口的比率（与给定某些 A5 格式的完整乳胶文档相比） .