2026 Datenvisualisierung: Liefer-Entscheidungsmatrix Matplotlib vs. Plotly — PNG-Export (DPI, sRGB) & Remote-Mac-M4-Batch-Abnahme

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Ergänzende Design- und PNG-Leitfäden im deutschsprachigen Blog: sRGB vs. Display P3, ICC-Metadaten & verlustfreies Rekomprimieren, Design-PNG-Parameter-Workflow, 4K-PNG-Batch auf M4, PNG-QA-Batch. Startseite und Technik-Insights sind ohne Login erreichbar.

Typische Lieferrisiken

1. Zoll mal dpi unklar: Ohne feste Kombination aus figsize und dpi weichen Pixelmaße vom Slide-Master ab; bbox_inches="tight" beschneidet Labels.
2. Plotly ohne fixe Box: Fehlende width/height und wechselnde kaleido-Versionen ändern Kanten und Textlayout.
3. Farbintent: Weder Matplotlib noch Plotly ersetzen ein Farbmanagement-Runbook — sRGB muss dokumentiert und visuell geprüft werden.

Entscheidungsmatrix: Matplotlib vs. Plotly (PNG)

Exportparameter (kopierbar)

Auf dem Remote Mac M4 immer denselben Shell-Benutzer wie LaunchAgent oder CI nutzen, damit Schrift-Caches stabil bleiben. Hinweis Plotly: Auf dem Figure-Objekt heißt der Rasterpfad write_image; format="png" setzen (oder Dateiendung .png) — das entspricht dem gängigen „PNG schreiben“-Schritt neben Browser-Export.

Matplotlib (Agg, dpi, transparent)

export MPLBACKEND=Agg
python3 <<'PY'
import matplotlib; matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5.625), layout="constrained")
ax.plot([0, 1], [0, 1])
fig.savefig("out/m.png", dpi=300, transparent=True,
            facecolor="none", edgecolor="none",
            bbox_inches="tight", pad_inches=0.05)
PY

• dpi: 144–300 für Präsentationen; 300+ wenn Druck-PDFs skalieren.
• figsize: Zoll als Vertrag — pro Markenleitfaden eine dpi-Stufe dokumentieren.
• Optional: mplcairo prüfen, wenn Subpixel-Text kritisch ist.

Plotly (Kaleido, write_image)

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=[0, 1], y=[0, 1]))
fig.update_layout(template="plotly_white",
    paper_bgcolor="rgba(0,0,0,0)", plot_bgcolor="rgba(0,0,0,0)")
fig.write_image("out/p.png", format="png",
    width=1920, height=1080, scale=2, engine="kaleido")

• scale: 1 für echtes 1×-Web; 2 wenn Downstream doppelte Raster erwartet.
• Versionen pinnen: plotly und kaleido in Lockfile — Upgrades verschieben Bounds.

sRGB und minimale Abnahme

Beide Stacks liefern keine „ICC-Garantie“ ohne Ihre Pipeline. Für Web- und Deck-Lieferung sRGB dokumentieren und wie bei Figma-Exports gegen Platten halten; Details in den verlinkten PNG-Artikeln. Kurzmatrix:

Remote Mac M4: Stapelpfad & Abnahme

Ordnerdisziplin (lokal auf SSD, nicht iCloud-Watch): ~/png_jobs/viz_export/inbox/ Roh-Exporte; work/ optional zusammensetzen; out/YYYY-MM-DD/ freigegeben inkl. Manifest; log/export.jsonl je Datei Tool, Version, dpi oder scale, sha256.

Fünf Umsetzschritte: (1) Backend und Versionen einfrieren. (2) Matrix-Parameter setzen und ein Golden-File erzeugen. (3) In inbox schreiben. (4) Gates unten ausführen. (5) Passende Dateien mit Manifest nach out/ verschieben.

Zahlen & Fakten zum Mitnehmen: (A) Viele Decks erwarten 1920×1080 oder 3840×2160 — bei Plotly scale=2 explizit gegenrechnen. (B) dpi=300 mit 10 Zoll Breite liefert grob 3000 px — vor CMS-Upload prüfen. (C) JSONL-Zeilen pro PNG verkürzen Postmortems nach Kaleido-Updates.

Fazit & nächste Schritte

Matplotlib Agg + savefig und Plotly Kaleido + write_image liefern starke PNGs, wenn Backends und Versionen eingefroren sind und die Größe entweder als Zoll × dpi oder Px × scale eindeutig ist. Kombinieren Sie das mit sRGB-Platten, Alpha-Checks und dem out/-Baum auf einem gemieteten Remote Mac M4, damit nächtliche Diagramm-Batches nicht vom Laptop-Schlaf abhängen.

Öffentliche Einstiege ohne Login: MacPng-Startseite, Mieten & Kaufen, Preise, Hilfe inkl. SSH/VNC. Weitere Artikel im Technik-Insights-Blog.