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  • Python中使用plt.ion()和plt.ioff()画动态图

    千次阅读 多人点赞 2020-06-29 11:09:33
    使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换为交互(interactive)模式。即使在脚本中遇到plt.show(),代码还是会继续执行。 import matplotlib.pyplot as plt plt.ion() # 打开交互模式 # 同时打开两个...

    因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式(即:在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去)。如何 展示动态图或多个窗口 呢?

    使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换为交互(interactive)模式。即使在脚本中遇到plt.show(),代码还是会继续执行。

    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()  #图片一
        plt.imshow(i1)
        plt.figure()    #图片二
        plt.imshow(i2)
        # 显示前关掉交互模式
        plt.ioff()
        plt.show()
    

    plt.show()之前一定不要忘了加plt.ioff(),如果不加,界面会一闪而过,并不会停留。

    在交互模式下:

    1、plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show()。

    2、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:

    1、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。

    2、plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,需要plt.show()后才能显示图像。

    参考链接:matplotlib 画动态图以及plt.ion()和plt.ioff()的使用

    实战案例:PyTorch实战示例01——regression

    展开全文
  • plt.ion():将 figure 设置为交互模式,figure 不用 plt.show() 也可以显示。 plt.ioff():将 figure 设置为阻塞模式,也是 figure 的默认模式,figure 必须用 plt.show() 才能显示。 plt.show():显示所有的 ...
    1. plt.ion():将 figure 设置为交互模式,figure 不用 plt.show() 也可以显示。

    2. plt.ioff():将 figure 设置为阻塞模式,也是 figure 的默认模式,figure 必须用 plt.show() 才能显示。

    3. plt.show():显示所有的 figure(不管是阻塞模式的还是交互模式的)。若一个 figure 下一个 plt.show(),则只有关闭一个 figure,才会出现下一个 figure。若最后设置 plt.show(),则会显示设置的所有 figure。

    4. 运用代码加深理解:

      4.1 交互模式下的尝试

      import matplotlib.pyplot as plt
      plt.ion()
      plt.figure()
      

      4.2 阻塞模式下的尝试

      import matplotlib.pyplot as plt
      # plt.ioff()
      plt.figure()
      

      4.3.1 混合模式下1

      import matplotlib.pyplot as plt
      plt.figure()
      plt.ion()
      plt.figure()
      

      4.3.2 混合模式下2

      import matplotlib.pyplot as plt
      plt.figure()
      plt.ion()
      plt.figure()
      plt.show()
      

      4.4 show下的模式

      import matplotlib.pyplot as plt
      plt.figure()
      plt.show()
      plt.figure()
      plt.show()
      
    展开全文
  • plt.ion()画动态图

    2021-01-08 11:05:15
    在训练神经网络时,我们常常希望在图中看到loss减小的动态过程,这时我们可用plt.ion()函数打开交互式模式,在交互式模式下可动态地展示图像。 PS:在plt.show()之前一定不要忘了加plt.ioff(),如果不加,界面会一闪...

    前言

    在训练神经网络时,我们常常希望在图中看到loss减小的动态过程,这时我们可用plt.ion()函数打开交互式模式,在交互式模式下可动态地展示图像。
    在这里插入图片描述
    PS:在plt.show()之前一定不要忘了加plt.ioff(),如果不加,界面会一闪而过,并不会停留。

    动态画图

    import matplotlib.pyplot as plt
    x = list(range(1, 21))  # epoch array
    loss = [2 / (i**2) for i in x]  # loss values array
    plt.ion()
    for i in range(1, len(x)):
        ix = x[:i]
        iy = loss[:i]
        plt.cla()
        plt.title("loss")
        plt.plot(ix, iy)
        plt.xlabel("epoch")
        plt.ylabel("loss")
        plt.pause(0.5)
    plt.ioff()
    plt.show()
    

    动态地展示多张图片

        f, a = plt.subplots(1, 1, figsize=(5, 5))
        plt.ion()
        for imgPath in imglist:
            img = cv.imread(imgPath)
            a.imshow(img); a.set_xticks(()); a.set_yticks(())
            plt.pause(0.5)
    
        plt.ioff()
        plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • plt.ion() # 创建循环 for i in range(100): x.append(i) # 添加i到x轴的数据中 y.append(i**2) # 添加i的平方到y轴的数据中 plt.clf() # 清除之前画的图 plt.plot(x, y * np.array([-1])) # 画出当前x列表和y...
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 创建实时绘制横纵轴变量
    x = []
    y = []
    
    # 创建绘制实时损失的动态窗口
    plt.ion()
    
    # 创建循环
    for i in range(100):
    	x.append(i)	# 添加i到x轴的数据中
    	y.append(i**2)	# 添加i的平方到y轴的数据中
    	plt.clf()  # 清除之前画的图
    	plt.plot(x, y * np.array([-1]))  # 画出当前x列表和y列表中的值的图形
    	plt.pause(0.001)  # 暂停一段时间,不然画的太快会卡住显示不出来
    	plt.ioff()  # 关闭画图窗口
    

    下面以绘制神经网络损失值来展示效果:
    在这里插入图片描述

    参考文章1:Python中matplotlib实时画图

    参考文章2:利用matplotlib绘制多个实时刷新的动态图表

    展开全文
  • 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时...这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换为交互(interactive)模式。即使在脚本中遇到plt.show(),代码还是会继续执行。下面这
  • Python学习|matplotlib的plt.ion()图像闪退

    千次阅读 2019-07-11 21:44:53
    Python学习|matplotlib的plt.ion()图像闪退 plt.ion()和plt.ioff()需要一起出现不然闪退
  • matplotlib的plt.ion()和plt.ioff()函数

    千次阅读 2018-12-14 19:27:27
    在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图。这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式。什么是阻塞模式那?...这就要使用plt.ion()这个函数,使m...
  • 只将建立神经网络定义了类——class Net(torch.nn.Module),我把训练过程、参数回传、优化器选择以及可视化分别做了函数),供以后直接调用,但是当做到可视化的时候,就遇到了问题,而问题就出在plt.ion()和plt....
  • 这个链接的方法反复试过了,plt.ioff()就是无法达到图片显示的效果,后来发现只要输入plt.ion() 就不能显示图片, 输入plt.ioff() 关闭交互模式就可以显示图片了,但是程序恢复阻塞。 ...
  • plt.ion动图使用,训练过程展示

    千次阅读 2019-05-31 11:11:13
    代码如下: import matplotlib.pyplot as plt x = list(range(1, 100)) # epoch array loss = [10 / (i**2) for i in x] # loss values array ...plt.ion() for i in range(1, len(x)): ix = x[:i] iy = loss[:...
  • import matplotlib.pyplot as plt x = list(range(1, 100)) # epoch array loss = [10 / (i**2) for i in x] # loss values array plt.ion() for i...
  • import matplotlib.pyplot as plt x = list(range(1, 100)) # epoch array loss = [10 / (i**2) for i in x] # loss values array ...plt.ion() for i in range(1, len(x)): ix = x[:i] iy = loss...
  • 在用matplotlib时,plt.ion()的动态显示始终显示不出来。 经测试。Pycharm需要让plot视图单独弹出视窗才可以动态显示。 File->Settings->Tools->Python scientific->取消Show plots in tool window前...
  • 在学习Tensorflow过程中,总是无法动态显示红色拟合曲线。测试代码如下(莫烦大佬): # coding:UTF-8 ...import matplotlib.pyplot as plt os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 忽略不必要的警告 ...

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plt.ion()