matplotlib.pyplot 绘图获取图片二进制流的方法
发布时间：2026-10-13| 6人浏览过
本文介绍如何在 matplotlib 中获取绘图后的二进制数据流。通过源码分析与实践，提供了两种主要方法：利用 io.BytesIO 结合 canvas.print_png 保存，或通过 canvas.print_to_buffer 获取缓冲区并转换为 Image 对象后保存。此外，还演示了如何将二进制数据进一步转换为 NumPy 数组，适用于需要直接处理图像像素数据的场景。
在某些应用场景下，我们需要直接获取绘图生成的二进制数据流，而 matplotlib 官方并未直接提供对应的便捷 API。经过查阅相关源码并结合网络资料总结，可以使用以下方法来实现这一需求。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import io
x=np.arange(10)
y=x
#plt.plot(x,y)
#canvas = plt.get_current_fig_manager().canvas
#canvas.draw()
fig=plt.figure()
plt.plot(x,y)
canvas=fig.canvas
#上面这段代码和上面注释掉的代码效果一样
#方法1
buffer = io.BytesIO()
canvas.print_png(buffer)
data=buffer.getvalue()
buffer.close()
#方法2
buf, size = canvas.print_to_buffer()
image = Image.frombuffer('RGBA', size, buf, 'raw', 'RGBA', 0, 1)
buffer=io.BytesIO()
image.save(buffer,'PNG')
data=buffer.getvalue()
buffer.close()
with open('hhh.png',mode='wb') as f:
f.write(data)
#f=open('hh.png',mode='wb')
#f.write(data)
#f.close()
如果后续需要将获取到的二进制图片数据进一步转换为数组格式，也是可行的操作。
buffer=io.BytesIO() buffer.write(data) img=Image.open(buffer) img = np.asarray(img)
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