Matplotlib Pilot Chinese

Matplotlib Pilot 是一个提供 matplotlib 代码片段的软件，旨在平缓 matplotlib 的学习曲线，分享和管理绘图模板，提高绘图效率。

从 0.1.0 开始正式发行，但仍然出于活跃开发阶段，如果您遇到使用问题可以在插件页面将插件回退到之前的版本

中文版本更新较为活跃，For the English version, please go to Matplotlib Pilot.

强烈推荐将此插件配置主视图的右侧（拖拽图标向页面右侧即可），避免侧边栏的反复切换

usage

功能和特点

侧边栏内提供 Matplotlib 的常用绘图 API，单击就会将相应代码片段插入编辑器光标处
用户可以便利的修改侧边栏，包括：编辑代码片段、增删按钮
侧边栏的颜色选择器可以自由选择合适的颜色，选择完成后自动复制颜色字符串
常见概念按钮可以本地查看 Matplotlib 中color、marker、linestyle、cmap等属性
绘图模板按钮可以打开模板浏览器，期内提供了使用频率较高的一些绘图模板notebook文件，并在未来会不断升级
自定义模板按钮可以在配置后管理用户自定义的notebook模板文件，并且不局限于Matplotlib脚本
并且可以轻松切换原生侧边栏和自定义侧边栏视图

安装依赖

matplotlib 是一个用于数据可视化的 Python 包，使用前确保已安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

推荐在ipynb文件中使用此插件，在 VS Code 中新建后缀为.ipynb的文件后将自动推荐Jupyter插件，视网络情况可能需要手动安装ipykernel

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ipykernel

同时保证 VS Code 版本高于 1.72.0。

功能设置

修改侧边栏视图及其代码片段

自版本 0.0.33 开始，用户可以通过点击按钮轻松自定义侧边栏代码片段按钮，例如修改字体按钮对应的代码片段内容，使其匹配当前本地环境；又如不喜欢默认的绘制风格，那么可以新建一个按钮，并填充自己需要的代码。

设置过程如下：

如下图，在侧边栏的最低端设置了两个按钮和一个切换开关。

sidebar manage

在未配置自定义侧边栏notebook文件或找不到时，点击自定义按钮将调起文件保存对话框，请将文件保存到稳定路径中（路径名变化或者文件重命名后将导致配置失效，需要重新配置），保存后将自动配置好Matplotlib Pilot Chinese: Custom SideBar Notebook Path变量。
在配置好侧边栏notebook文件路径后，再次点击自定义按钮时，将会打开本地配置的notebook文件，此时用户可以参考下图notebook文件

template_note

点击刷新按钮将会根据刚才定义的notebook文件生成侧边栏视图网页，为了等待视图网页生成，约 1s 后才会更新侧边栏视图
如果侧边栏视图异常（这可能是未按照符合要求格式编写的notebook文件导致的），可以按F1调出VS Code内的命令面板，输入MPC: reset sidebar重置插件所有配置项，这个命令不会删除自定义文件，因此是安全的

modify

默认的侧边栏采用原生视图，如果想要插件打开时就是自定义视图，可以按Ctrl+,打开VS Code设置页面，在页面最上方的搜索栏中键入Matplotlib Pilot Chinese找到Matplotlib Pilot Chinese: Custom Side Bar，勾选即可

自定义模板

本插件提供自定义绘图任务模板功能，用户可以将自己常用的绘图脚本制作成notebook文件（后缀名为ipynb），然后通过下述流程便可以通过自定义模板按钮调出模板浏览界面并使用相应模板来创建新任务。事实上这也不局限于Matplotlib任务脚本，用户也可以添加其它自己常用的脚本，例如数据滤波、拟合等。

首先用户需要准备好自己的ipynb文件和相应的封面图片，其中封面图片建议长宽比近似为 1:1，同时图片尺寸建议控制在 100kB 以下；然后编写一个如下格式的html文件，然后只需要修改<div class="container">中的内容，主要参数含义如下：

h2中的汉字: 本组若干个脚本的标题，建议将功能相近的脚本添加到同一组中

img元素中的src内容：指向封面图片的相对路径，相对 html 文件的路径

id值：建议给一个独一无二的编号，可以为组名+数字或含义

data-ipynbpath的值：绘图脚本的绝对路径

button元素中的字符：按钮上将体现的文字，建议为脚本的功能描述，字数尽量简短些，不要超过 12 个汉字

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>自定义模板</title>
  </head>
  <body>
    <div class="container">
      <h2>第一组</h2>
      <div class="box">
        <img src="cover/a.png" alt="item-a" />
        <button
          id="a"
          data-ipynbpath="D:\vscode_plugin\plt-snippet\customTemplate\notebook\a.ipynb"
        >
          item-a
        </button>
      </div>
      <div class="box">
        <img src="cover/b.png" alt="item-b" />
        <button
          id="b"
          data-ipynbpath="D:\vscode_plugin\plt-snippet\customTemplate\notebook\b.ipynb"
        >
          item-b
        </button>
      </div>
      <h2>第二组</h2>
      <div class="box">
        <img src="cover/c.png" alt="item-c" />
        <button
          id="c"
          data-ipynbpath="D:\vscode_plugin\plt-snippet\customTemplate\notebook\c.ipynb"
        >
          item-c
        </button>
      </div>
      <div class="box">
        <img src="cover/a.png" alt="item-d" />
        <button
          id="d"
          data-ipynbpath="D:\vscode_plugin\plt-snippet\customTemplate\notebook\d.ipynb"
        >
          item-d
        </button>
      </div>
    </div>
  </body>
</html>

编写完成后，在 VS Code 中按F1键调出命令面板，然后输入MPC: define custom template后会显示相应命令，点击后会调出文件选择对话框，选择上面编写的html文件便会进入模板HTML制作，根据模板的数量不同等待时间也不同，通常会瞬间完成。制作过程中不会检测notebook文件是否存在，但会读取封面文件，如果读取失败那么会使用默认的封面进行替代并在VS Code内弹窗提示。
这一步通常是自动完成的，模板制作完成后，在 VS Code 中使用快捷键Ctrl + ,调出设置界面，在左侧目录选择选择扩展然后定位到Matplotlib Pilot Chinese，在Custom Template HTML一项中填写上面制作的模板HTML路径，例如：D:\path\to\customTemplate.html。

内置命令

MPC: refresh sidebar命令，该命令可以从默认 notebook 文件刷新侧边栏
MPC: modify sidebar命令，调出默认侧面板视图对应的 notebook 文件，用户直接修改此文件并保存后，调用MPC: refresh sidebar命令，重新加载插件时即可使用修改后的侧边栏视图
MPC: reset sidebar命令，重置关于侧边栏的配置项，当自定义内容发生错误时，可以使用此命令退回，这个命令不会删除自定义文件
MPC: define custom template命令，将用户指定的网页转换为可以嵌入自定义模板视图的网页，并将转换后的文件自动配置到配置项 Custom Template Html
MPC: load txt data命令，调起文件对话框，选择要读取的文本文件，确认后自动粘贴代码片段
MPC: load numpy data命令，调起文件对话框，选择要读取的NumPy文件，确认后自动粘贴代码片段