Matplotlib max_open_warning输出的问题及解决方法

Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它具有功能强大、易于使用和高度灵活的特点，几乎可以满足所有数据可视化的需求。尽管Matplotlib是开源工具，但它仍然存在一些问题需要解决。其中之一就是max_open_warning输出的问题。在本文中，我们将讨论这个问题，并介绍解决方法。

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什么是max_open_warning？

在Matplotlib的一些实现中，打开大量的图形窗口会导致max_open_warning的警告信息的输出。max_open_warning输出的含义是建议您减少打开的图形窗口数量，以减少内存消耗和程序运行时间。下面是输出警告信息的示例：

Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure.
max_open_warnings = 50

这条警告指出，当前使用的是非GUI后端，因此不能显示图形。同时，Matplotlib增加了一个max_open_warning的设置，以确保一个进程中不会创建太多的图形窗口。

max_open_warning对程序的影响

max_open_warning警告的默认值为50。当开启的图形窗口数量超过此设置时，将引发max_open_warning输出警告信息。而这种警告不仅会影响到您的程序流程，还可能导致程序出现错误或崩溃。

例如，如果您的程序在创建的图形窗口数量超过50时，该程序可以自动停止。这是一个十分繁琐的问题，但您可以通过以下解决方法来避免。

如何避免max_open_warning输出的问题？

以下是您可以采取的几种解决方法，以避免这个问题：

1. 使用matplotlib.pyplot.close()方法

close()方法用于关闭由Matplotlib打开的所有图形窗口。因此，在使用plt.show()方法之前，使用close()方法关闭当前的所有图形窗口，以确保最大图形窗口数目不会达到警告值。下面是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
# ... some plotting commands, then ...
plt.close('all')
plt.show()

上面的代码将关闭所有已经打开的图形窗口，然后再使用show()方法显示当前的图形窗口。这可以避免max_open_warning输出的问题。

2. 在matplotlibrc配置文件中更改max_open_warning参数

您可以通过修改matplotlibrc（Matplotlib的配置文件）来更改max_open_warning参数。将max_open_warning设置为较高的值将允许您启动更多的图形窗口。

以下是示例代码：

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.max_open_warning'] = 300

上面的代码将max_open_warning设置为300，这样就允许了300个图形窗口，而不会收到警告通知。

3. 修改Matplotlib源代码

您也可以通过修改Matplotlib的源代码来更改max_open_warning的默认值。在此方法中，您需要修改Matplotlib源代码中的backend_bases.py文件中的警告设置。以下是示例代码：

import matplotlib.backends.backend_bases as backend_bases
backend_bases.rcParams['figure.max_open_warning'] = 1000

上面的示例代码将max_open_warning设置为1000，这样就允许了1000个图形窗口，而不会收到警告通知。

总结

Matplotlib是一个功能强大、易于使用和高度灵活的Python绘图库。然而，它也存在max_open_warning输出的问题，可以通过使用close()方法、修改配置文件或修改源代码来解决。无论您选择哪种方法，都需要进行测试以确保程序的正确性和稳定性。此外，还应该注意代码的可读性和清晰度，以便更好地维护和协作开发。希望这篇文章可以帮助您了解和解决max_open_warning输出警告的问题。