Matplotlib 警告信息及其作用

Matplotlib是一个数据可视化库，它提供了各种方法来生成各种图表（包括线图、柱形图、散点图等等）。在Matplotlib中，有时会发出一些警告，这些警告可以帮助我们发现潜在的问题并提醒我们如何改善代码。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib警告的类型

在Matplotlib中，有许多种警告类型：

1. MatplotlibDeprecationWarning：这个警告表示使用了已经被弃用的功能或方法。
2. UserWarning：这种警告可以由使用者编写的代码发出，表示发现了潜在的问题或建议使用更好的方法。
3. RuntimeWarning：这种警告表示我们程序中发生了一些运行时的错误。

如何抑制Matplotlib的警告

有时我们会遇到一些情况，Matplotlib的警告会影响我们的代码的可读性和执行效率，因此我们需要抑制这些警告。下面将介绍如何实现这一目标。

方法一：使用 warnings 库

我们可以使用 Python 内置的 warnings 库来过滤掉 Matplotlib 的警告，只需要在代码开始的地方加上如下三行：

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")
import matplotlib.pyplot as plt

这样就可以在运行程序时把警告信息静默掉，使得程序运行时不会出现任何警告。

方法二：在代码中忽略指定警告

我们可以在代码中使用上下文管理器的方式忽略具体的警告信息，例如：

import warnings

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore")
    import matplotlib.pyplot as plt

这样可以过滤掉所有的警告信息。

示例

下面提供一个具体的示例，这个示例中使用第一个方法实现了警告信息的抑制。

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

总结

Matplotlib的警告类型很多，可以通过过滤掉警告信息或在代码中忽略指定警告信息来实现警告的抑制。在实际使用Matplotlib时，一定要留意警告信息，以便及时发现代码中的问题并进行修改。