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基于matplotlib中ion()和ioff()的使用詳解

 更新時(shí)間:2020年06月16日 09:37:27   作者:一只小Kevin  
這篇文章主要介紹了基于matplotlib中ion()和ioff()的使用詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

介紹

在使用matplotlib的過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)不能像matlab一樣同時(shí)開(kāi)幾個(gè)窗口進(jìn)行比較,于是查詢(xún)得知了交互模式,但是放在腳本里運(yùn)行的適合卻總是一閃而過(guò),圖像并不停留,遂仔細(xì)閱讀和理解了一下文檔,記下解決辦法,問(wèn)題比較簡(jiǎn)單,僅供菜鳥(niǎo)參考。

python可視化庫(kù)matplotlib有兩種顯示模式:

阻塞(block)模式

交互(interactive)模式

在Python Consol命令行中,默認(rèn)是交互模式。而在python腳本中,matplotlib默認(rèn)是阻塞模式。

其中的區(qū)別是:

在交互模式下:

plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出圖像,不需要plt.show()

如果在腳本中使用ion()命令開(kāi)啟了交互模式,沒(méi)有使用ioff()關(guān)閉的話,則圖像會(huì)一閃而過(guò),并不會(huì)常留。要想防止這種情況,需要在plt.show()之前加上ioff()命令。

在阻塞模式下:

打開(kāi)一個(gè)窗口以后必須關(guān)掉才能打開(kāi)下一個(gè)新的窗口。這種情況下,默認(rèn)是不能像Matlab一樣同時(shí)開(kāi)很多窗口進(jìn)行對(duì)比的。

plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出圖像,需要plt.show()后才能顯示圖像

示例

下面這個(gè)例子講的是如何像matlab一樣同時(shí)打開(kāi)多個(gè)窗口顯示圖片或線條進(jìn)行比較,同時(shí)也是在腳本中開(kāi)啟交互模式后圖像一閃而過(guò)的解決辦法:

  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.ion()  # 打開(kāi)交互模式
  # 同時(shí)打開(kāi)兩個(gè)窗口顯示圖片
  plt.figure()
  plt.imshow(i1)
  plt.figure()
  plt.imshow(i2)
  # 顯示前關(guān)掉交互模式
  plt.ioff()
  plt.show()

補(bǔ)充知識(shí):matplotlib.pyplot的兩種模式

在交互模式下:

1、plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出圖像,不需要plt.show()

2、如果在腳本中使用ion()命令開(kāi)啟了交互模式,沒(méi)有使用ioff()關(guān)閉的話,則圖像會(huì)一閃而過(guò),并不會(huì)常留。要想防止這種情況,需要在plt.show()之前加上ioff()命令。

在阻塞模式下:

1、打開(kāi)一個(gè)窗口以后必須關(guān)掉才能打開(kāi)下一個(gè)新的窗口。這種情況下,默認(rèn)是不能像Matlab一樣同時(shí)開(kāi)很多窗口進(jìn)行對(duì)比的。

2、plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出圖像,需要plt.show()后才能顯示圖像。

示例代碼

with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)
 
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(1,1,1)
  ax.scatter(x_data,y_data)
  plt.ion()  #將畫(huà)圖模式改為交互模式
 
  for i in range(1000):
    sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
    if i%50 ==0:
      plt.pause(0.1)
      try:
        ax.lines.remove(lines[0])
      except Exception:
        pass
      prediction_value = sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data})
      lines = ax.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)
 
 
      print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))
 
  plt.ioff()
  plt.show()

以上這篇基于matplotlib中ion()和ioff()的使用詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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