Jupyter Notebook自定义类封装matplotlib图表无法通过display正常显示

代码不符合Jupyter/IPython的富媒体显示规则，存在两个核心错误：

• 方法名不符合规范：Jupyter识别的SVG渲染钩子是单下划线包裹的_repr_svg_，并非双下划线开头结尾的__repr_svg__。双下划线是Python内置特殊方法的命名规则，Jupyter富媒体协议定义的渲染方法统一使用单下划线包裹的命名格式。
• 返回值类型不合法：_repr_svg_方法要求返回SVG格式的文本字符串，直接返回matplotlib.figure.Figure对象时，Jupyter无法将其解析为可渲染的图像内容。

推荐直接实现_repr_mimebundle_方法，把渲染请求转发给内部持有的Figure对象即可，渲染效果和直接执行display(figure_data.figure)完全一致，自动兼容matplotlib支持的所有输出格式（SVG、PNG等），不需要手动处理格式转换：

class FigureData:
    def __init__(self, figure, metadata=None):
        self.figure = figure
        self.metadata = metadata

    def _repr_mimebundle_(self, include=None, exclude=None):
        return self.figure._repr_mimebundle_(include, exclude)

如果只需要SVG格式输出，也可以单独实现_repr_svg_方法，调用Figure自带的SVG渲染接口拿到合法的SVG字符串返回即可：

class FigureData:
    def __init__(self, figure, metadata=None):
        self.figure = figure
        self.metadata = metadata

    def _repr_svg_(self):
        return self.figure._repr_svg_()

补充：直接display Figure对象能正常渲染，是因为matplotlib官方已经为Figure类实现了全套Jupyter富媒体渲染钩子，包装类不需要重复实现图像转码逻辑，直接转发调用即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gadi A