python - 在 IPython 中抑制 Matplotlib 图例警告

Question

我正在创建一个包含大量数据的图并为其添加图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot(np.arange(100000), np.random.random((100000, 10)), label='data')
plt.legend()

当图例实际上在另一个线程中绘制时，这会生成一个警告（如预期的那样）：

<matplotlib.legend.Legend at 0x1b5824d04c8>C:\Users\...\lib\site-packages\ipykernel\eventloops.py:106: UserWarning: Creating legend with loc="best" can be slow with large amounts of data.
  app.exec_()

我想压制这个特定的警告，所以我这样做

from warnings import filterwarnings
filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="matplotlib")

再次运行相同的绘图代码会产生相同的警告。

我该如何压制它？理想情况下，我想warnings.catch_warnings围绕对legend. 就像是

with warnings.catch_warnings():
    plt.legend()

Qt5agg原始命令使用后端在 spyder (ipython) 中以交互模式运行。plt.show()我还在一个普通的 python 控制台中运行了相同的命令：

__main__:1: UserWarning: Creating legend with loc="best" can be slow with large amounts of data.

运行filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="__main__") 有帮助，但仅限于非交互模式。在交互模式下，会发出以下警告：

C:\Users\...\lib\site-packages\pyreadline\console\console.py:514: UserWarning: Creating legend with loc="best" can be slow with large amounts of data.
  call_function(inputHookFunc, ())

这个问题似乎是 ipython 特有的。我在用

Python 3.8.3、IPython 7.16.1、matplotlib 3.2.2（和 numpy 1.18.5）

标签： pythonmatplotlibipythonwarnings

Answer 1

这个答案显示了如何根据 OP 标题抑制图例警告。它没有解释如何在警告发出后临时捕获警告。如果您对后者感兴趣，那么以下是一种解决方法而不是答案。

根据源代码，如果使用默认位置（默认情况下），则会显示警告rcParams['legend.loc']，'best'并且需要超过 1 秒才能找到最佳位置。如果您将位置明确设置为'best'不会发出警告。

在 Windows 上测试，IPython 和普通命令行（我不得不增加我机器上的数字）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(1)
plt.plot(np.arange(1_000_000), np.random.random((1_000_000, 10)), label='data')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

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作为替代方案，您可以通过其消息（而不是module）永久抑制警告：

filterwarnings("ignore", 'Creating legend with loc="best" can be slow with large amounts of data.')

缺点是它是永久性的。我找不到通过使用上下文管理来暂时抑制警告的方法，因为上下文当然在图例位置计算发生之前很久就关闭了。
要将此更改恢复为警告过滤器列表，您可以在最终绘制图例后warnings.filters = [w for w in warnings.filters if not w[1] or not re.match(w[1], 'Creating legend with loc="best" can be slow with large amounts of data.')]执行以下操作之一：或filterwarnings("default", 'Creating legend with loc="best" can be slow with large amounts of data.')。