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目的：我目前正在使用 rdkit 为我的分子结构上色，根据rdkit.Chem.Draw.SimilarityMaps. 现在，我想使用 matplotlib imagesSimilarityMaps函数在 pandas 数据框中引入它们，并以 html 文件的形式导出该表。

代码：我尝试使用以下代码来做到这一点

import pandas as pd
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw
from rdkit.Chem.Draw import SimilarityMaps
from rdkit.Chem.Draw import IPythonConsole #Needed to show molecules
from rdkit.Chem.Draw.MolDrawing import MolDrawing, DrawingOptions

df = pd.DataFrame({'smiles':['Nc1nc(NC2CC2)c3ncn([C@@H]4C[C@H](CO)C=C4)c3n1','CCCC(=O)Nc1ccc(OCC(O)CNC(C)C)c(c1)C(C)=O','CCN(CC)CCNC(=O)C1=CC=C(C=C1)NC(=O)C','CC(=O)NC1=CC=C(C=C1)O','CC(=O)Nc1sc(nn1)[S](N)(=O)=O']})

def getSim(smi):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
    refmol = Chem.MolFromSmiles('c1ccccc1')
    fp = SimilarityMaps.GetMorganFingerprint(mol, fpType='bv')
    fig, maxweight = SimilarityMaps.GetSimilarityMapForFingerprint(refmol, mol, SimilarityMaps.GetMorganFingerprint)
    return fig

df['map'] = df['smiles'].map(getSim)
df.to_html('/.../test.html')

当我打开文件test.html时，地图列包含信息“图（200x200）”。我检查我的数据框地图列是否包含对象：在 python 中可以，但在 html 文件中不行。

问题：我不确定如何获取带有图像的数据框，我希望社区能帮助我澄清这个问题。

提前致谢

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1 回答 1

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您看到的Figure (200x200)是__repr__matplotlib Figure 类的字符串。它是该 python 对象的文本表示（与您在执行时看到的相同print(fig)）。

相反，您想要的是在表格中有一个实际的图像。一个简单的选择是将 matplotlib 图形保存为 png 图像，创建一个 html 标记，<img src="some.png" />从而显示表格。

import pandas as pd
import numpy as np;np.random.seed(1)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

df = pd.DataFrame({"info" : np.random.randint(0,10,10), 
                   "status" : np.random.randint(0,3,10)})

cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(["crimson","orange","limegreen"])

def createFigure(i):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(.4,.4))
    fig.subplots_adjust(0,0,1,1)
    ax.axis("off")
    ax.axis([0,1,0,1])
    c = plt.Circle((.5,.5), .4, color=cmap(i))
    ax.add_patch(c)
    ax.text(.5,.5, str(i), ha="center", va="center")
    return fig

def mapping(i):
    fig = createFigure(i)
    fname = "data/map_{}.png".format(i)
    fig.savefig(fname)
    imgstr = '<img src="{}" /> '.format(fname)
    return imgstr


df['image'] = df['status'].map(mapping)
df.to_html('test.html', escape=False)

在此处输入图像描述

这样做的缺点是您有很多图像保存在磁盘的某个位置。如果不需要，您可以将编码为 base64 的图像存储在 html 文件中，<img src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAAN..." />.

import pandas as pd
import numpy as np;np.random.seed(1)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
from io import BytesIO
import base64

df = pd.DataFrame({"info" : np.random.randint(0,10,10), 
                   "status" : np.random.randint(0,3,10)})

cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(["crimson","orange","limegreen"])

def createFigure(i):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(.4,.4))
    fig.subplots_adjust(0,0,1,1)
    ax.axis("off")
    ax.axis([0,1,0,1])
    c = plt.Circle((.5,.5), .4, color=cmap(i))
    ax.add_patch(c)
    ax.text(.5,.5, str(i), ha="center", va="center")
    return fig

def fig2inlinehtml(fig,i):
    figfile = BytesIO()
    fig.savefig(figfile, format='png')
    figfile.seek(0) 
    # for python 2.7:
    #figdata_png = base64.b64encode(figfile.getvalue())
    # for python 3.x:
    figdata_png = base64.b64encode(figfile.getvalue()).decode()
    imgstr = '<img src="data:image/png;base64,{}" />'.format(figdata_png)
    return imgstr

def mapping(i):
    fig = createFigure(i)
    return fig2inlinehtml(fig,i)


with pd.option_context('display.max_colwidth', -1):
    df.to_html('test.html', escape=False, formatters=dict(status=mapping))

输出看起来相同，但没有图像保存到磁盘。

这在 Jupyter Notebook 中也可以很好地工作，只需稍作修改，

from IPython.display import HTML
# ...
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
HTML(df.to_html(escape=False, formatters=dict(status=mapping)))

在此处输入图像描述

于 2017-10-31T19:41:42.457 回答