防止 matplotlib 有状态

Question

如果我在matplotlib 中创建一个Axes 对象并对其进行变异（即通过绘制一些数据）然后我调用一个函数而不将我的Axes 对象传递给该函数函数仍然可以改变我的Axes。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def innocent_looking_function():
    #let's draw a red line on some unsuspecting Axes!
    plt.plot(100*np.random.rand(20), color='r')

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(100*np.random.rand(20), color='b') #draw blue line on ax
#ax now has a blue line, as expected

innocent_looking_function()
#ax now unexpectedly has a blue line and a red line!

我的问题是：我可以防止这种全局变量行为吗？我知道我可以在调用任何 innocent_looking_function() 之前先调用 plt.close()，但是有什么方法可以将其设为默认值吗？

Answer 1

当然！您需要做的是在您制作图时完全绕过pyplot 状态机。

它更冗长，因为您不能只调用fig = plt.figure()。

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首先，让我解释一下plt.gca() 或plt.gcf() 的工作原理。使用pyplot 接口时，matplotlib 存储所有已创建但未显示的图形管理器。图形管理器基本上是图形的 gui 包装器。

plt._pylab_helpers.Gcf 是存储图形管理器并跟踪当前处于活动状态的图形管理器的单例对象。 plt.gcf() 从 _pylab_helpers.Gcf 返回活动图窗。每个Figure 对象都会跟踪它自己的轴，所以plt.gca() 就是plt.gcf().gca()。

通常，当您拨打plt.figure()时，它：

1. 创建返回的图形对象
2. 使用适当的后端为该图创建一个FigureManager
3. 图形管理器创建FigureCanvas、gui 窗口（根据需要）和NavigationToolbar2（缩放按钮等）
4. 然后将图形管理器实例添加到 _pylab_helpers.Gcf 的图形列表中。

这是我们要绕过的最后一步。

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这是一个使用非交互式后端的快速示例。请注意，因为我们不担心与情节交互，我们可以跳过整个图形管理器，只创建一个 Figure 和 FigureCanvas 实例。 （从技术上讲，我们可以跳过FigureCanvas，但只要我们想将绘图保存到图像等，就需要它。）

import matplotlib.backends.backend_agg as backend
from matplotlib.figure import Figure

# The pylab figure manager will be bypassed in this instance. `plt.gca()`
# can't access the axes created here.
fig = Figure()
canvas = backend.FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_subplot(111)

只是为了证明gca 看不到这个坐标轴：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.backends.backend_agg as backend
from matplotlib.figure import Figure

# Independent figure/axes
fig = Figure()
canvas = backend.FigureCanvas(fig)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(range(10))

# gca() is completely unaware of this axes and will create a new one instead:
ax2 = plt.gca()
print 'Same axes?:', id(ax) == id(ax2)

# And `plt.show()` would show the blank axes of `ax2`

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有了交互式支持，它会变得更加复杂。不能调用plt.show()，所以需要自己启动gui的mainloop。您可以“从头开始”完成所有操作（参见任何“嵌入 matplotlib”示例），但 FigureManager 将支持的特定部分抽象掉：

以使用 TkAgg 后端为例：

import matplotlib.backends.backend_tkagg as backend
from matplotlib.figure import Figure

fig = Figure()
ax = fig.add_subplot(111)

manager = backend.new_figure_manager_given_figure(1, fig)
manager.show()
backend.show.mainloop()

要使用其他后端之一，只需更改后端导入即可。例如，对于 Qt4：

import matplotlib.backends.backend_qt4agg as backend
from matplotlib.figure import Figure

fig = Figure()
ax = fig.add_subplot(111)

manager = backend.new_figure_manager_given_figure(1, fig)
manager.show()
backend.show.mainloop()

这实际上甚至适用于 IPython 笔记本中使用的 nbagg 后端。只需将后端导入更改为import matplotlib.backends.backend_nbagg as backend