Python Matplotlib.pyplot.ion()用法及代码示例

Matplotlib是Python中令人惊叹的可视化库，用于二维阵列图。 Matplotlib是一个基于NumPy数组构建的multi-platform数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy堆栈配合使用。可视化的最大好处之一是，它使我们能够以易于消化的视觉效果直观地访问大量数据。 Matplotlib由几个图组成，例如线条，条形图，散点图，直方图等。

matplotlib.pyplot.ion()用于打开交互模式。要检查交互模式的状态，可以运行以下命令，

plt.rcParams['interactive']

或者，此命令

plt.isinteractive()

Matplotlib还与后台的不同后端进行交互。在matplotlib中渲染图表的主要动力是其后端。每次更改后，一些交互式后端都会动态更新并弹出给用户。默认情况下，交互模式是关闭的。

用法:

matplotlib.pyplot.ion()

它不接受任何参数。

范例1：

import matplotlib.pyplot as plt 
   
#the function to turn on interactive mode 
plt.ion() 
  
#creating randomly generate collections/data 
random_array = np.arange(-4, 5) 
collection_1 = random_array ** 2
collection_2 = 10 / (random_array ** 2 + 1) 
figure, axes = plt.subplots() 
  
axes.plot(random_array, collection_1, 
          'rx', random_array, 
          collection_2, 'b+',  
          linestyle='solid') 
  
axes.fill_between(random_array,  
                  collection_1,  
                  collection_2, 
                  where=collection_2>collection_1,  
                  interpolate=True, 
                  color='green', alpha=0.3) 
  
lgnd = axes.legend(['collection-1', 
                    'collection-2'],  
                   loc='upper center',  
                   shadow=True) 
  
lgnd.get_frame().set_facecolor('#ffb19a')

输出：
matplotlib.pyplot.ion()

范例2：

import matplotlib.pyplot as plt 
  
plt.ion() 
plt.plot([1.4, 2.5]) 
plt.title(" Sampple interactive plot") 
  
axes = plt.gca() 
axes.plot([3.1, 2.2])

输出：
matplotlib.pyplot.ion()

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自RajuKumar19大神的英文原创作品 Matplotlib.pyplot.ion() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。