在Python解释器中的这些指令之后,你会看到一个带有图形的窗口:
from matplotlib.pyplot import *
plot([1,2,3])
show()
# other code
不幸的是,我不知道如何在程序进行进一步计算时继续交互式地探索show()创建的图形。
这可能吗?有时计算很长,如果在检查中间结果时进行计算将会有所帮助。
在Python解释器中的这些指令之后,你会看到一个带有图形的窗口:
from matplotlib.pyplot import *
plot([1,2,3])
show()
# other code
不幸的是,我不知道如何在程序进行进一步计算时继续交互式地探索show()创建的图形。
这可能吗?有时计算很长,如果在检查中间结果时进行计算将会有所帮助。
当前回答
重要提示:只是为了澄清一些事情。我假设命令在.py脚本中,脚本是使用python script.py从控制台调用的。
对我来说,一个简单的方法是:
使用block = False在里面显示:plt。show(block = False) 在.py脚本的末尾使用另一个show()。
script.py文件示例:
plt.imshow(*something*)
plt.colorbar()
plt.xlabel("true ")
plt.ylabel("predicted ")
plt.title(" the matrix")
# Add block = False
plt.show(block = False)
################################
# OTHER CALCULATIONS AND CODE HERE ! ! !
################################
# the next command is the last line of my script
plt.show()
其他回答
如果你想打开多个图形,同时保持它们全部打开,这段代码适合我:
show(block=False)
draw()
使用关键字'block'来覆盖阻塞行为,例如:
from matplotlib.pyplot import show, plot
plot(1)
show(block=False)
# your code
继续您的代码。
在我看来,这个帖子中的答案提供的方法并不适用于每个系统和更复杂的情况,如动画。我建议在下面的帖子中看看MiKTeX的答案,在那里找到了一个健壮的方法: 如何等待matplotlib动画结束?
在许多情况下,将图像保存为硬盘上的.png文件会更方便。原因如下:
优点:
在这个过程中,你可以随时打开、查看和关闭它。当应用程序运行较长时间时,这尤其方便 时间。 什么都不会弹出,你也不会被迫打开窗户。这在处理许多数字时特别方便。 您的图像可用于以后的参考,并且在关闭图形窗口时不会丢失。
缺点:
我唯一能想到的是,你将不得不去查找文件夹,并打开自己的图像。
您可能需要阅读matplotlib文档中的这个文档,标题为:
在python shell中使用matplotlib