2D-Grafiken programmatisch mit SVG-Generierung, Diagramm-Layout-Algorithmen, Bildkomposition und Stapelverarbeitungs-Workflows erstellen. Verwenden beim programmatischen Generieren von Diagrammen, Flussdiagrammen oder Infografiken, beim Erstellen reproduzierbarer wissenschaftlicher Abbildungen, beim Automatisieren der Produktion von Badges oder visuellen Assets, beim Erstellen benutzerdefinierter Diagrammtypen ausserhalb von Standardbibliotheken oder bei der Stapelgenerierung von Grafiken mit...
Scanned 9/3/2026
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name: create-2d-composition
description: >
2D-Grafiken programmatisch mit SVG-Generierung, Diagramm-Layout-Algorithmen,
Bildkomposition und Stapelverarbeitungs-Workflows erstellen. Verwenden beim
programmatischen Generieren von Diagrammen, Flussdiagrammen oder Infografiken,
beim Erstellen reproduzierbarer wissenschaftlicher Abbildungen, beim
Automatisieren der Produktion von Badges oder visuellen Assets, beim Erstellen
benutzerdefinierter Diagrammtypen ausserhalb von Standardbibliotheken oder
bei der Stapelgenerierung von Grafiken mit Parametervariationen.
license: MIT
allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob
metadata:
author: Philipp Thoss
version: "1.0"
domain: visualization
complexity: intermediate
language: Python
tags: svg, 2d, graphics, composition, diagrams, scripting, batch-processing
locale: de
source_locale: en
source_commit: "75ded7a1"
fence_basis_commit: 75ded7a1
translator: claude
translation_date: "2026-03-17"
---
# 2D-Komposition erstellen
2D-Grafiken programmatisch mit SVG-Konstruktion, Diagramm-Layout-Algorithmen, Bildkomposition und Stapelverarbeitungs-Workflows generieren. Umfasst Vektorgrafik-Generierung, Rasterbild-Manipulation, Typografie und automatisierte Produktion von Diagrammen, Schaubildern und Infografiken.
## Wann verwenden
- Diagramme, Flussdiagramme oder Infografiken programmatisch generieren
- Reproduzierbare wissenschaftliche Abbildungen oder Publikationsgrafiken erstellen
- Produktion von Badges, Icons oder visuellen Assets automatisieren
- Mehrere Bilder oder Datenvisualisierungen zusammensetzen
- Benutzerdefinierte Diagrammtypen erstellen, die in Standardbibliotheken nicht verfuegbar sind
- Grafiken mit Parametervariationen stapelweise generieren
- SVG-Vorlagen fuer Web- oder Druckanwendungen erstellen
## Eingaben
| Eingabe | Typ | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|---|
| Layout-Spezifikation | Konfiguration | Abmessungen, Raender, Rasterlayout | Canvas 800x600px, 20px Raender |
| Visuelle Elemente | Daten/Assets | Formen, Text, Bilder, Datenpunkte | Rechteckkoordinaten, Beschriftungen, Icons |
| Stil-Parameter | CSS/Attribute | Farben, Schriften, Strichstaerken, Deckkraft | `fill="#3366cc"`, `stroke-width="2"` |
| Datenquellen | Dateien/Arrays | Zu visualisierende oder annotierende Werte | CSV-Daten, JSON-Konfiguration |
| Ausgabeformat | String | SVG, PNG, PDF, Komposit-Formate | `output.svg`, 300 DPI PNG |
## Vorgehensweise
### 1. Python-Umgebung einrichten
Erforderliche Bibliotheken fuer 2D-Komposition installieren:
```bash
# Core libraries
pip install svgwrite pillow cairosvg
# Optional: advanced features
pip install drawsvg reportlab pycairo
# For data-driven graphics
pip install matplotlib numpy pandas
```
**Erwartet:** Bibliotheken erfolgreich installiert
**Bei Fehler:** Python-Version pruefen (3.7+), virtuelle Umgebung verwenden, um Konflikte zu vermeiden
### 2. Grundlegende SVG-Grafiken erstellen
SVG mit svgwrite generieren:
```python
import svgwrite
from svgwrite import cm, mm
def create_basic_svg(output_path):
"""Create a simple SVG graphic."""
# Initialize drawing (use mm for precise dimensions)
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('180mm', '120mm'), profile='full')
# Add background rectangle
dwg.add(dwg.rect(
insert=(0, 0),
size=('100%', '100%'),
fill='white'
))
# Add shapes
dwg.add(dwg.circle(
center=(90*mm, 60*mm),
r=30*mm,
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2
))
dwg.add(dwg.rect(
insert=(30*mm, 30*mm),
size=(60*mm, 40*mm),
fill='lightgreen',
stroke='darkgreen',
stroke_width=2,
rx=5, # Rounded corners
ry=5
))
# Add text
dwg.add(dwg.text(
'Example Graphic',
insert=(90*mm, 20*mm),
text_anchor='middle',
font_size='18pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
dwg.save()
print(f"Saved: {output_path}")
```
**Erwartet:** SVG-Datei mit Formen und Text generiert
**Bei Fehler:** svgwrite-Version pruefen, sicherstellen, dass das Ausgabeverzeichnis beschreibbar ist
### 3. Diagramme mit Layout-Logik erstellen
Strukturierte Diagramme mit berechneter Positionierung erstellen:
```python
def create_flowchart(steps, output_path):
"""Generate a flowchart from list of steps."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('800px', '600px'))
# Layout parameters
box_width = 120
box_height = 60
spacing_y = 100
start_x = 340
start_y = 50
for i, step in enumerate(steps):
y_pos = start_y + i * spacing_y
# Draw box
box = dwg.add(dwg.g(id=f'step_{i}'))
box.add(dwg.rect(
insert=(start_x, y_pos),
size=(box_width, box_height),
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2,
rx=5,
ry=5
))
# Add text (wrapped if needed)
text_lines = wrap_text(step, max_width=16)
text_y = y_pos + box_height/2 - (len(text_lines)-1) * 7
for j, line in enumerate(text_lines):
box.add(dwg.text(
line,
insert=(start_x + box_width/2, text_y + j*14),
text_anchor='middle',
font_size='12pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
# Draw arrow to next step
if i < len(steps) - 1:
arrow_start_y = y_pos + box_height
arrow_end_y = y_pos + spacing_y
dwg.add(dwg.line(
start=(start_x + box_width/2, arrow_start_y),
end=(start_x + box_width/2, arrow_end_y),
stroke='black',
stroke_width=2,
marker_end=dwg.marker(
id='arrow',
viewBox='0 0 10 10',
refX=5,
refY=5,
markerWidth=6,
markerHeight=6,
orient='auto'
)
))
dwg.save()
def wrap_text(text, max_width=20):
"""Simple text wrapping."""
words = text.split()
lines = []
current_line = []
for word in words:
test_line = ' '.join(current_line + [word])
if len(test_line) <= max_width:
current_line.append(word)
else:
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
current_line = [word]
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
return lines
```
**Erwartet:** Flussdiagramm mit verbundenen Kaesten und Pfeilen
**Bei Fehler:** Layout-Berechnungen anpassen, Pfeilmarker-Definitionen verifizieren
### 4. Rasterbilder zusammensetzen
Mehrere Bilder mit Pillow kombinieren:
Vollständiges Pillow-Kompositionsbeispiel (Raster-, horizontale und vertikale Layouts sowie Bildbeschriftung): siehe [references/EXAMPLES.md](../../../../skills/create-2d-composition/references/EXAMPLES.md).
**Erwartet:** Kompositbild mit korrektem Layout erstellt
**Bei Fehler:** Pruefen, dass alle Eingabebilder existieren, Bildmodus-Kompatibilitaet verifizieren
### 5. Datengetriebene Grafiken generieren
Visualisierungen aus Daten erstellen:
```python
import numpy as np
def create_bar_chart_svg(data, labels, output_path):
"""Generate SVG bar chart from data."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('600px', '400px'))
# Chart area
margin = 50
chart_width = 500
chart_height = 300
bar_spacing = 10
# Calculate bar dimensions
n_bars = len(data)
bar_width = (chart_width - (n_bars - 1) * bar_spacing) / n_bars
# Scale data to fit chart
max_value = max(data)
scale = chart_height / max_value
# Draw axes
dwg.add(dwg.line(
start=(margin, margin),
end=(margin, margin + chart_height),
stroke='black',
stroke_width=2
))
dwg.add(dwg.line(
start=(margin, margin + chart_height),
end=(margin + chart_width, margin + chart_height),
stroke='black',
stroke_width=2
))
# Draw bars
for i, (value, label) in enumerate(zip(data, labels)):
x = margin + i * (bar_width + bar_spacing)
bar_height = value * scale
y = margin + chart_height - bar_height
# Bar
dwg.add(dwg.rect(
insert=(x, y),
size=(bar_width, bar_height),
fill='steelblue',
stroke='navy',
stroke_width=1
))
# Value label
dwg.add(dwg.text(
f'{value:.1f}',
insert=(x + bar_width/2, y - 5),
text_anchor='middle',
font_size='10pt',
fill='black'
))
# X-axis label
dwg.add(dwg.text(
label,
insert=(x + bar_width/2, margin + chart_height + 20),
text_anchor='middle',
font_size='10pt',
fill='black'
))
dwg.save()
```
**Erwartet:** SVG-Balkendiagramm mit skalierten Daten
**Bei Fehler:** Grenzfaelle behandeln (leere Daten, negative Werte), Validierung hinzufuegen
### 6. Grafiken stapelweise generieren
Erstellung mehrerer Grafiken automatisieren:
```python
def batch_generate_badges(users, template_path, output_dir):
"""Generate badge for each user."""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for user in users:
output_path = os.path.join(output_dir, f"{user['id']}_badge.svg")
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('300px', '100px'))
# Background
dwg.add(dwg.rect(
insert=(0, 0),
size=('100%', '100%'),
fill='#3366cc',
rx=10,
ry=10
))
# User name
dwg.add(dwg.text(
user['name'],
insert=(150, 40),
text_anchor='middle',
font_size='20pt',
font_weight='bold',
fill='white'
))
# User role
dwg.add(dwg.text(
user['role'],
insert=(150, 70),
text_anchor='middle',
font_size='14pt',
fill='lightblue'
))
dwg.save()
print(f"Generated badge: {output_path}")
```
**Erwartet:** Individuelle Grafik fuer jedes Datenelement generiert
**Bei Fehler:** Datenstruktur pruefen, fehlende Felder mit Standardwerten behandeln
### 7. SVG in Raster konvertieren
SVG nach PNG/PDF fuer verschiedene Verwendungen exportieren:
```python
import cairosvg
def svg_to_png(svg_path, png_path, dpi=300):
"""Convert SVG to PNG with specified DPI."""
# Calculate pixel dimensions from DPI
# Assuming A4 size as example
width_inches = 8.27
height_inches = 11.69
width_px = int(width_inches * dpi)
height_px = int(height_inches * dpi)
cairosvg.svg2png(
url=svg_path,
write_to=png_path,
output_width=width_px,
output_height=height_px
)
print(f"Converted to PNG: {png_path}")
def svg_to_pdf(svg_path, pdf_path):
"""Convert SVG to PDF."""
cairosvg.svg2pdf(url=svg_path, write_to=pdf_path)
print(f"Converted to PDF: {pdf_path}")
```
**Erwartet:** Rasterausgabe in der angegebenen Aufloesung generiert
**Bei Fehler:** cairo-Systembibliothek installieren, falls fehlend, SVG-Gueltigkeit pruefen
## Validierung
- [ ] Grafiken rendern korrekt in Zielanwendungen
- [ ] Text ist lesbar und ordnungsgemaess positioniert
- [ ] Farben entsprechen den Spezifikationen (Hex-Codes pruefen)
- [ ] Abmessungen sind fuer den Anwendungsfall angemessen
- [ ] SVG validiert gegen Standard (falls erforderlich)
- [ ] Raster-Exporte haben korrekte DPI
- [ ] Layout passt sich Datenvariationen an
- [ ] Stapelverarbeitung wird ohne Fehler abgeschlossen
- [ ] Ausgabedateien sind logisch organisiert
- [ ] Code enthaelt Fehlerbehandlung
## Haeufige Stolperfallen
1. **Einheitenverwirrung**: SVG-Einheiten (px, mm, cm) vs. Bildschirmpixel vs. Druck-DPI
2. **Textueberlauf**: Text, der Formgrenzen ueberschreitet — Zeilenumbruch implementieren
3. **Schriftverfuegbarkeit**: Systemschriften koennen variieren — einbetten oder websichere Schriften verwenden
4. **Koordinatenberechnungen**: Off-by-one-Fehler bei Rasterlayouts
5. **Farbformat**: SVG verwendet Hex-Strings (`#rrggbb`), keine Tupel
6. **SVG-Gueltigkeit**: XML-Struktur pruefen, alle Tags schliessen
7. **Dateipfade**: Sonderzeichen und Leerzeichen in Dateinamen behandeln
8. **Speicherverbrauch**: Grosse Stapeloperationen erfordern moeglicherweise Chunking
9. **Seitenverhaeltnis**: Proportionen beim Groessenaendern von Bildern beibehalten
10. **Transparenz**: PNG unterstuetzt Alpha, JPEG nicht
## Verwandte Skills
- `render-publication-graphic` — Publikationsspezifische Ausgabeanforderungen
- `create-3d-scene` — Aehnlicher programmatischer Ansatz fuer 3D
- `create-quarto-report` — Grafiken in Berichte integrieren
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