如何测试 matplotlib 是否生成了正确的图？

Question

我想为生成 matplotlib 图的代码编写测试。理想情况下，测试将能够在没有我输入的情况下确定输出是否合适。

我已将数据设置解耦为易于测试的函数，但我不确定如何在没有目视检查的情况下解耦绘图或测试结果。这是以前有人处理过的事情吗？

是否有在这种情况下进行测试的既定做法？

理想情况下，我想要这样的东西：

fig, ax = plt.subplot()
ax.plot(x_data, y_data)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
assertTrue(fig == expected_fig)

Answer 1

是的，Matplotlib 开发人员已经解决了这个问题。 practice they've established 是这样的：

• 编写一个生成绘图图的测试。
• 将该图另存为临时文件夹中的图像文件。
• 断言输出图像和对应的“基线”图像相同。

测试将在第一次运行时失败。然后，您可以检查一次图像，并将其用作未来测试的参考，只需将文件复制到folder holding baseline images。

您可以重新使用 Matplotlib 测试装置（source code、API documentation）并查看the Matplotlib tests 以了解它们在实践中的使用方式。本质上，comparison mechanism 通过 PIL 加载两个图像文件，将它们转换为 NumPy 数组，并测试这两个arrays are equal。虽然还有一种方法可以指定公差并允许微小的偏差。