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
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()
其他回答
plt.figure(1)
plt.imshow(your_first_image)
plt.figure(2)
plt.imshow(your_second_image)
plt.show(block=False) # That's important
raw_input("Press ENTER to exist") # Useful when you run your Python script from the terminal and you want to hold the running to see your figures until you press Enter
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()
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)
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。
在我的例子中,我希望在计算窗口时弹出几个窗口。作为参考,方法如下:
from matplotlib.pyplot import draw, figure, show
f1, f2 = figure(), figure()
af1 = f1.add_subplot(111)
af2 = f2.add_subplot(111)
af1.plot([1,2,3])
af2.plot([6,5,4])
draw()
print 'continuing computation'
show()
一个非常有用的matplotlib的OO接口指南。