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
OP询问分离matplotlib图。大多数回答假设从python解释器中执行命令。这里给出的用例是我对在终端(例如bash)中测试代码的偏好,在终端中运行file.py,并且您希望出现绘图,但python脚本完成并返回命令提示符。
这个独立文件使用多处理启动一个单独的进程,用matplotlib绘制数据。主线程使用本文中提到的os._exit(1)退出。os._exit()强制main退出,但在plot窗口关闭之前,matplotlib子进程仍然活跃并保持响应。这是一个完全独立的过程。
这种方法有点像带有图形窗口的Matlab开发会话,会产生响应式命令提示符。使用这种方法,您将失去与图形窗口进程的所有联系,但是,这对于开发和调试来说是可以的。只需关闭窗口并继续测试。
多处理是专为python代码执行而设计的,这使得它可能比子进程更适合。multiprocessing是跨平台的,所以这应该在Windows或Mac上工作得很好,很少或没有调整。不需要检查底层操作系统。这是在linux Ubuntu 18.04LTS上测试的。
#!/usr/bin/python3
import time
import multiprocessing
import os
def plot_graph(data):
from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
print("entered plot_graph()")
plot(data)
show() # this will block and remain a viable process as long as the figure window is open
print("exiting plot_graph() process")
if __name__ == "__main__":
print("starting __main__")
multiprocessing.Process(target=plot_graph, args=([1, 2, 3],)).start()
time.sleep(5)
print("exiting main")
os._exit(0) # this exits immediately with no cleanup or buffer flushing
运行file.py会弹出一个图形窗口,然后__main__退出,但是multiprocessing + matplotlib图形窗口仍然对缩放、平移和其他按钮有响应,因为它是一个独立的进程。
在bash命令提示符下检查进程:
Ps ax|grep -v grep |grep file.py
其他回答
我还必须在我的代码中添加plt.pause(0.001),以真正使它在for循环中工作(否则它只会显示第一个和最后一个plot):
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter([0], [1])
plt.draw()
plt.show(block=False)
for i in range(10):
plt.scatter([i], [i+1])
plt.draw()
plt.pause(0.001)
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?
虽然没有直接回答OPs的请求,但我发布了这个变通方法,因为它可能会帮助一些人在这种情况下:
我用pyinstaller创建了一个.exe,因为我不能在我需要生成图形的地方安装python,所以我需要python脚本来生成图形,将其保存为.png,关闭它并继续下一个,在循环中实现为几个图形或使用一个函数。
为此,我使用:
import matplotlib.pyplot as plt
#code generating the plot in a loop or function
#saving the plot
plt.savefig(var+'_plot.png',bbox_inches='tight', dpi=250)
#you can allways reopen the plot using
os.system(var+'_plot.png') # unfortunately .png allows no interaction.
#the following avoids plot blocking the execution while in non-interactive mode
plt.show(block=False)
#and the following closes the plot while next iteration will generate new instance.
plt.close()
其中“var”标识循环中的情节,因此它不会被覆盖。
最好总是检查您正在使用的库是否支持以非阻塞的方式使用。
但是如果你想要一个更通用的解决方案,或者如果没有其他方法,你可以通过使用python中包含的多处理模块来运行任何在分离进程中阻塞的东西。计算将继续:
from multiprocessing import Process
from matplotlib.pyplot import plot, show
def plot_graph(*args):
for data in args:
plot(data)
show()
p = Process(target=plot_graph, args=([1, 2, 3],))
p.start()
print 'yay'
print 'computation continues...'
print 'that rocks.'
print 'Now lets wait for the graph be closed to continue...:'
p.join()
这有启动新进程的开销,而且在复杂的场景下有时更难调试,因此我更喜欢其他解决方案(使用matplotlib的非阻塞API调用)
使用matplotlib调用不会阻塞:
使用画():
from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
plot([1,2,3])
draw()
print('continue computation')
# at the end call show to ensure window won't close.
show()
使用交互模式:
from matplotlib.pyplot import plot, ion, show
ion() # enables interactive mode
plot([1,2,3]) # result shows immediatelly (implicit draw())
print('continue computation')
# at the end call show to ensure window won't close.
show()