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

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

其他回答

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。

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。

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

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()

我所发现的最佳解决方案是,程序不会等待您关闭图形,并将所有的图放在一起,以便您可以并排检查它们,这是在最后显示所有的图。 但是通过这种方式,您不能在程序运行时检查图。

# stuff

numFig = 1

plt.figure(numFig)
numFig += 1
plt.plot(x1, y1)

# other stuff

plt.figure(numFig)
numFig += 1
plt.plot(x2, y2)

# more stuff

plt.show()