存储和重新加载matplotlib.pyplot对象

Question

我在一个伪操作环境中工作，我们会在收到数据后制作新的图像。有时候，当新数据到达时，我们需要重新打开一张图像，并更新这张图像，以便创建合成图、添加覆盖层等等。除了添加内容到图像中，这还需要修改标题、图例等。

请问matplotlib里面有没有什么功能，可以让我保存和重新加载我的matplotlib.pyplot对象，以便以后使用？这需要能够保持对所有相关对象的访问，包括图形、线条、图例等等。也许pickle是我需要的，但我对此不太确定。

Answer 1

我用matplotlib为很多论文制作了图表。我不是像在MATLAB里那样直接保存图表，而是写了一个脚本，先绘制数据，然后再格式化和保存图表。如果我想保留一份数据的本地副本（特别是想再次使用的时候），我发现numpy.savez()和numpy.load()非常有用。

刚开始的时候，我觉得MATLAB里保存图表的方式很方便，但过了一段时间后，我更喜欢这种方法，因为它把数据以一种可以进一步分析的格式保存了下来。

Answer 2

这是对Pelson回答的小修改，适合在Jupyterhub上工作的人。

在加载pickle文件之前，使用%matplotlib notebook。我发现使用%matplotlib inline在Jupyterhub和Jupyter notebook中都不管用，最后会出现一个错误，提示内容是：AttributeError: 'module' object has no attribute 'new_figure_manager_given_figure'。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pickle

%matplotlib notebook

ax = plt.subplot(111)
x = np.linspace(0, 10)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y)
with open('myplot.pkl','wb') as fid:
    pickle.dump(ax, fid)

然后在一个单独的会话中：

import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

%matplotlib notebook

with open('myplot.pkl','rb') as fid:
    ax = pickle.load(fid)
plt.show()

Answer 3

从1.2版本开始，matplotlib提供了实验性的“序列化”支持。如果你在使用过程中遇到任何问题，请在mpl的邮件列表上告诉我们，或者在github.com/matplotlib/matplotlib上提交一个问题。

希望这对你有帮助。

编辑: 添加了一个简单的例子

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pickle

ax = plt.subplot(111)
x = np.linspace(0, 10)
y = np.exp(x)
ax.plot(x, y)
pickle.dump(ax, open('myplot.pickle', 'w'))

然后在一个单独的会话中：

import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

ax = pickle.load(open('myplot.pickle'))
plt.show()