[Bug]: Intermittent `ValueError: The passed figure is not managed by pyplot` with ipympl (`%matplotlib widget`)
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- jupyter, jupyter-notebook, matplotlib, python
- Lĩnh vực
- data-visualization, frontend
Hướng nghiên cứu
Trước tiên, hãy chạy bản tái hiện JupyterLab được cung cấp với widget backend. Sau đó kiểm tra matplotlib.pyplot.figure(), được truy cập thông qua plt.sca(ax), cùng các trình quản lý Gcf được mô tả trong báo cáo. Được xem là hoàn tất khi việc vẽ mosaic lặp lại hoàn thành mà không có ValueError và pyplot nhận diện trình quản lý figure hiện có.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Bug summary
When using Matplotlib with ipympl (%matplotlib widget) in JupyterLab, I intermittently get:
ValueError: The passed figure is not managed by pyplot
This happens with standard pyplot usage (plt.figure, plt.subplots(num=fig), plt.sca(ax)), without explicitly constructing canvases.
Code for reproduction
%matplotlib widget
import time
import matplotlib.pyplot as plt
def try_once():
fig_num = 1
plt.close(fig_num)
fig = plt.figure(fig_num)
fig, axs = plt.subplots(10, 10, num=fig, squeeze=False)
for ax in axs.flat:
plt.sca(ax) # <-- intermittently raises
plt.plot([1, 2, 3])
fig.canvas.draw_idle()
time.sleep(0.001)
for i in range(300):
try:
try_once()
except Exception as e:
print('FAILED at iteration', i, '->', repr(e))
raise
Actual outcome
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[2], line 20
18 for i in range(300):
19 try:
---> 20 try_once()
21 except Exception as e:
22 print('FAILED at iteration', i, '->', repr(e))
Cell In[2], line 13, in try_once()
10 fig, axs = plt.subplots(10, 10, num=fig, squeeze=False)
12 for ax in axs.flat:
---> 13 plt.sca(ax) # <-- intermittently raises
14 plt.plot([1, 2, 3])
15 fig.canvas.draw_idle()
File ~/ipympl-debug/issue/.venv/lib/python3.12/site-packages/matplotlib/pyplot.py:1376, in sca(ax)
1372 # Mypy sees ax.figure as potentially None,
1373 # but if you are calling this, it won't be None
1374 # Additionally the slight difference between `Figure` and `FigureBase` mypy catches
1375 fig = ax.get_figure(root=False)
-> 1376 figure(fig) # type: ignore[arg-type]
1377 fig.sca(ax)
File ~/ipympl-debug/issue/.venv/lib/python3.12/site-packages/matplotlib/pyplot.py:995, in figure(num, figsize, dpi, facecolor, edgecolor, frameon, FigureClass, clear, **kwargs)
993 root_fig = num.get_figure(root=True)
994 if root_fig.canvas.manager is None:
--> 995 raise ValueError("The passed figure is not managed by pyplot")
996 elif (any(param is not None for param in [figsize, dpi, facecolor, edgecolor])
997 or not frameon or kwargs) and root_fig.canvas.manager.num in allnums:
998 _api.warn_external(
999 "Ignoring specified arguments in this call because figure "
1000 f"with num: {root_fig.canvas.manager.num} already exists")
ValueError: The passed figure is not managed by pyplot
Expected outcome
Mosaicked plots will be shown without errors.
Additional information
Observed state at failure
At the moment the exception occurs:
root_fig.canvas.manager is None- but the corresponding
FigureManagerstill exists inmatplotlib._pylab_helpers.Gcf(so pyplot still manages the figure)
So pyplot’s “managed figure” check is making a false negative.
Where the exception comes from
plt.sca(ax) calls pyplot.figure(fig) internally.
When passed a Figure, pyplot.figure() currently checks only:
root_fig = num.get_figure(root=True)
if root_fig.canvas.manager is None:
raise ValueError("The passed figure is not managed by pyplot")
In this bug, canvas.manager is temporarily/incorrectly None even though the manager still exists in Gcf.
Proposed fix
If root_fig.canvas.manager is None, fall back to a Gcf lookup to find the manager whose m.canvas.figure is root_fig, and reattach it.
manager = root_fig.canvas.manager
if manager is None:
for m in _pylab_helpers.Gcf.get_all_fig_managers():
if getattr(getattr(m, "canvas", None), "figure", None) is root_fig:
manager = m
root_fig.canvas.manager = m
break
if manager is None:
raise ValueError(...)
This same logic eliminates the failures in my environment (0/60) when applied as a small monkey patch around pyplot.figure().
This resembles matplotlib/matplotlib#19380 (same structural cause: FigureCanvasBase.__init__ sets self.manager=None after replacing figure.canvas).
Operating system
Ubuntu 24
Matplotlib Version
3.10.8
ipympl Version
0.10.0
Matplotlib Backend
widget
Python version
Python 3.12.3
Jupyter version
jupyter lab --version: 4.5.4
Installation
uv
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 1.7k
- Fork
- 234
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của matplotlib/ipympl
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
matplotlib/ipympl#623 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
matplotlib/ipympl#612 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
matplotlib/ipympl#611 · 4 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
matplotlib/ipympl#609 · 6 bình luận ·
-
Javascript error sometimes Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
matplotlib/ipympl#602 · 1 bình luận ·
Tất cả issue của matplotlib/ipympl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
-
scope: charts status: waiting for maintainer
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
-
chore P3 plotly-internal size: 3 task
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 77/100
-
Urgent request: Due to vulnerabilities move to API version 12.6.1 (12.6.2 eventually) or 13.1.1 Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
jbkunst/highcharter#849 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
equinor/energyvision#4027 ·