Автор оригинала: Team Python Pool.
Matplotlib ion() в Python С примерами
В этой статье, Привет программистам, мы обсудим ион Matplotlib в Python. Matplotlib-это многоплатформенная библиотека визуализации данных с использованием массива NumPy. Модуль Pyplot библиотеки matplotlib предоставляет визуальный доступ к нескольким графикам, таким как линия, полоса, разброс, гистограмма и т. Д.
Функция matplotlib.pyplot.ion() включает интерактивный режим. По умолчанию интерактивный режим выключен. После каждого изменения некоторые интерактивные бэкенды динамически обновляются и всплывают перед пользователями. Вы можете проверить состояние интерактивного режима, запустив plot.is interactive() или plt.rcParams[‘interactive’].
Синтаксис и возвращаемый тип Matplotlib ion:
matplotlib.pyplot.ion()
Параметры
Он не принимает никаких параметров. Он просто включает интерактивный режим.
Примеры Matplotlib ion() в Python
ПРИМЕР 1:
import matplotlib.pyplot as plt plt.ion() plt.plot([1.4, 2.5]) plt.title(" Sampple interactive plot") .gca() axes.plot([3.1, 2.2])
ВЫХОД:
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В приведенном выше примере функция реализуется сразу после импорта библиотеки matplotlib. Это помогает включить интерактивный режим для созданного образца интерактивного графика. Таким образом, оператор plt.ion() запускает функцию ion ().
ПРИМЕР 2:
import matplotlib.pyplot as plt #the function to turn on interactive mode plt.ion() #creating randomly generate collections/data .arange(-4, 5) ** 2 / (random_array ** 2 + 1) figure,.subplots() axes.plot(random_array, collection_1, 'rx', random_array, collection_2, 'b+', ) axes.fill_between(random_array, collection_1, collection_2, >collection_1, , ,.3) .legend(['collection-1', 'collection-2'], , ) lgnd.get_frame().set_facecolor('#ffb19a')
ВЫХОД:
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В приведенном выше примере два массива – collection_1 и collection_2 определяются с помощью функции Numpy arrange (). Массивы содержат точки для построения интерактивного графика. Интерактивный режим включается для приведенного выше примера путем реализации строки plt.ion().
Обновление графика с помощью draw()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np .linspace(0, 10*np.pi, 100).sin(x) plt.ion().figure().add_subplot(111).plot(x, y, 'b-') for phase in np.linspace(0, 10*np.pi, 100): line1.set_ydata(np.sin(0.5 * x + phase)) fig.canvas.draw()
ВЫХОД:
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В приведенном выше примере мы сначала создаем данные для построения графика, используя следующие функции Numpy:.linspace(0, 10*np.pi, 100) и.sin(x). Интерактивный режим, то есть ion() в python, включен. Очень важно включить интерактивный режим. Он контролирует, перерисовывается ли фигура для каждой команды draw (). Рисунок не обновляется, если plt.ion() имеет значение False (по умолчанию). Сюжет настраивается и окончательно обновляется в a href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>цикл. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>цикл.
Matplotlib ion() freeze
from matplotlib import pyplot as plt import time plt.ion().figure().add_subplot(111) for i in range(30000): axis.plot(i,i,'o') plt.draw() if i > 5: time.sleep(2) plt.close()
ОБЪЯСНЕНИЕ:
В приведенном выше фрагменте кода интерактивный график создается с помощью функции plt.ion (). Некоторые другие части кода выполняют некоторые вычисления, и график часто обновляется вызовами plt.draw(). При щелчке по окну рисунка интерактивно нарисованного участка и попытке переместить его, рисунок перестает обновляться, и Windows помечает процесс “Не отвечает.” Но скрипт продолжает работать без проблем, то есть только фигура замерзает.
Обязательно читайте Статьи Matplotlib
Matplotlib Порядок объяснен примерамиMatplotlib Аннотация Объяснена примерами6 Способов построения круга в Matplotlib
Вывод
В этой статье рассказывается о Matplotlib ion() в Python. И примеры реализации этой функции в программах python. Я включаю интерактивный режим для различных сюжетов. Обратитесь к этой статье для любых запросов, связанных с функцией Matplotlib ion ().
Библиотека Matplotlib предоставляет тысячи функций, которые помогают нам быстро разрабатывать графики. С помощью заранее разработанных примеров вы можете легко строить графики. Это безумное создание библиотеки позволило аналитикам данных использовать ее.
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.
Счастливого Пифонирования!