在matplotlib对象上使用hashlib

Question

使用Python，我试图编写比较当前输出和预期输出的测试。输出是一个matplotlib图，我想这样做而不将图形保存到文件中。

我的想法是找到对象的加密散列，所以我只需要比较一个哈希和另一个哈希，就可以确认整个对象与预期的没有变化。

对于numpy数组来说，这很好，如下所示：

import numpy as np
import hashlib
np.random.seed(1)
A = np.random.rand(10,100)
actual_hash = hashlib.sha1(A).hexdigest()
expected_hash = '38f682cab1f0bfefb84cdd6b112b7d10cde6147f'
assert actual_hash == expected_hash

当我在matplotlib对象上尝试这样做时，我得到：TypeError: object supporting the buffer API required

import hashlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(0,100,1000)
Y = np.sin(0.5*X)
plt.plot(X,Y)
fig = plt.gcf()
actual_hash = hashlib.sha1(fig).hexdigest() #this raises the TypeError

知道如何使用hashlib找到matplotlib对象的加密散列吗？

谢谢。

Answer 1

您可以使用buffer_rgba()获取数字为numpy数组。在使用它之前，您必须实际绘制如下数字：

在此函数工作之前，必须至少调用

绘图一次，并更新呈现器，以便对图形进行后续更改。

import hashlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(0,100,1000)
Y = np.sin(0.5*X)
plt.plot(X,Y)
canvas = plt.gcf().canvas
canvas.draw()

actual_hash = hashlib.sha1(np.array(canvas.buffer_rgba())).hexdigest()