matplotlib中ion()和ioff()的使用

介绍

在使用matplotlib的过程中,发现不能像matlab一样同时开几个窗口进行比较,于是查询得知了交互模式,但是放在脚本里运行的适合却总是一闪而过,图像并不停留,遂仔细阅读和理解了一下文档,记下解决办法,问题比较简单,仅供菜鸟参考。

python可视化库matplotlib有两种显示模式:

  1. 阻塞(block)模式
  2. 交互(interactive)模式

在Python Consol命令行中,默认是交互模式。而在python脚本中,matplotlib默认是阻塞模式。

其中的区别是:

在交互模式下:

  • plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show()
  • 如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式,没有使用ioff()关闭的话,则图像会一闪而过,并不会常留。要想防止这种情况,需要在plt.show()之前加上ioff()命令。

在阻塞模式下:

  • 打开一个窗口以后必须关掉才能打开下一个新的窗口。这种情况下,默认是不能像Matlab一样同时开很多窗口进行对比的。
  • plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,需要plt.show()后才能显示图像

示例

下面这个例子讲的是如何像matlab一样同时打开多个窗口显示图片或线条进行比较,同时也是在脚本中开启交互模式后图像一闪而过的解决办法:

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.ion()    # 打开交互模式
    # 同时打开两个窗口显示图片
    plt.figure()
    plt.imshow(i1)
    plt.figure()
    plt.imshow(i2)
    # 显示前关掉交互模式
    plt.ioff()
    plt.show()
<think>好的,我现在需要处理用户关于Matplotlib使用教程示例代码的查询。首先,用户明确提到了几个引用内容,我需要先仔细查看这些引用,确保回答时正确引用相关信息。 首先,引用[1]提供了一个设置标记颜色的示例,使用`mfc='r'`来指定标记的填充颜色为红色。这可能对用户理解如何自定义图表元素有帮助。接下来,引用[2]展示了使用Seaborn绘制柱状图散点图的示例,但用户主要关注的是Matplotlib,所以可能需要区分SeabornMatplotlib的关系,指出Seaborn是基于Matplotlib的库,可以简化某些操作,但基础仍是Matplotlib。 引用[3]涉及三维线框图的绘制,使用`plot_wireframe`方法,这属于Matplotlib的高级功能,适合展示三维数据。而引用[4]讨论了实时数据刷新的实现,虽然用户可能对动态图表感兴趣,但需要注意该示例可能存在程序退出的问题,需要谨慎推荐。 用户的需求是查找Matplotlib使用指南示例代码,因此需要组织一个结构清晰的回答,涵盖基础图表绘制、样式定制、三维图表动态更新。同时,根据系统指令,必须使用正确的中文LaTeX格式,独立公式用`$$...$$`,行内用`$...$`,并生成相关问题。 接下来,我需要确保回答中的每个示例代码都正确无误,并正确引用对应的引用标记。例如,在讲解标记颜色时引用[^1],在三维图表部分引用[^3]。同时,需要避免提及用户不可见的指令,如系统级要求,只需按照结构呈现内容。 另外,生成的相关问题需要与Matplotlib使用相关,可能包括如何定制图表、处理动态数据、三维可视化等。这些问题应自然地从回答内容中延伸出来,帮助用户进一步探索。 最后,要检查LaTeX语法是否正确,例如数学表达式是否正确用`$`包围,独立公式是否单独成段。例如,如果有数学公式如傅里叶变换,应正确应用格式:$$X_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n e^{-i2\pi kn/N}$$。 总结步骤: 1. 分模块介绍Matplotlib的基础高级功能。 2. 每个模块提供示例代码,正确引用给定的引用来源。 3. 确保代码正确性,必要时添加注释说明。 4. 生成相关问题,覆盖教程中提到的各个知识点。 5. 检查格式要求,包括中文字符、LaTeX的正确使用等。 现在开始整理回答内容,确保每个部分符合用户的要求,并自然引用提供的参考文献。</think>### Matplotlib 使用教程与示例代码 #### 一、基础图表绘制 1. **折线图与标记定制** 使用`plt.plot()`可快速绘制折线图,通过参数定制标记样式。例如设置标记颜色为红色: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, marker='o', ms=20, mfc='r') # mfc设置标记填充颜色 plt.show() ``` 此处`mfc='r'`表示红色填充,`ms`控制标记大小。 2. **柱状图与标题添加** Seaborn(基于Matplotlib)可简化统计图表的绘制,但核心仍依赖Matplotlib: ```python import seaborn as sns data = sns.load_dataset('tips') sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=data) plt.title('Total Bill per Day') # 添加标题[^2] plt.show() ``` #### 二、样式与辅助元素定制 - **坐标轴标签与图例** 使用`xlabel()`、`ylabel()``legend()`添加说明: ```python x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, label='sin(x)') plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.legend() plt.show() ``` - **网格线与颜色映射** 添加`plt.grid(True)`开启网格,使用`cmap`参数设置颜色映射: ```python plt.scatter(x, y, c=y, cmap='viridis') plt.colorbar() # 显示颜色条 ``` #### 三、高级图表:三维可视化 通过`mpl_toolkits.mplot3d`绘制三维图表,例如线框图: ```python from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x1 = np.arange(-5, 5, 0.25) y1 = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(x1, y1) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y^2)) # 计算Z值 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection="3d") ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=3, cstride=2) # 设置行列步长[^3] plt.show() ``` #### 四、动态数据刷新 实时数据更新需结合循环与`plt.pause()`,示例代码片段: ```python plt.ion() # 开启交互模式 for _ in range(10): y_new = np.random.rand() plt.scatter(_, y_new, c='blue') plt.pause(0.1) # 暂停0.1秒 plt.ioff() # 关闭交互模式[^4] ``` 注意:动态刷新可能导致资源未释放,需谨慎处理退出逻辑。 #### 五、数学表达式示例 在图表中添加公式时,使用LaTeX语法: ```python plt.title(r'傅里叶变换公式: $X_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n e^{-i2\pi kn/N}$') ``` 独立公式需换行并用`$$`包裹: $$X_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n e^{-i2\pi kn/N}$$
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