在 matplotlib 对象上使用 hashlib

Question

使用 Python，我正在尝试编写将当前输出与预期输出进行比较的测试。输出是一个 matplotlib 图，我想在不将该图保存到文件的情况下执行此操作。我想找到对象的加密散列，这样我只需要将一个散列与另一个散列进行比较，以确认整个对象与预期的没有变化。这适用于 numpy 数组，如下所示：import numpy as npimport hashlibnp.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 对象上尝试这个时，我得到：TypeError: object supporting the buffer API requiredimport hashlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltX = 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关于如何使用 hashlib 查找 matplotlib 对象的加密哈希的任何想法？

Answer 1

您可以使用buffer_rgba(). 在使用它之前，您必须实际绘制图形：

必须至少调用一次 draw 才能运行此函数，并更新渲染器以便对图形进行任何后续更改。

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()