matplotlib.pyplot.show #
- matplotlib.pyplot. show ( * , block = None ) [Quelle] #
Alle offenen Zahlen anzeigen.
- Parameter :
- block bool, optional
Ob vor der Rückkehr gewartet werden soll, bis alle Figuren geschlossen sind.
Wenn
True
die GUI-Hauptschleife blockiert und ausgeführt wird, bis alle Abbildungsfenster geschlossen sind.Stellen
False
Sie sicher, dass alle Abbildungsfenster angezeigt werden, und kehren Sie sofort zurück. In diesem Fall sind Sie dafür verantwortlich, dass die Ereignisschleife ausgeführt wird, um reaktionsfähige Zahlen zu erhalten.Standardmäßig True im nicht-interaktiven Modus und False im interaktiven Modus (siehe
pyplot.isinteractive
).
Siehe auch
Anmerkungen
Abbildungen in Datei speichern und gleichzeitig ein Fenster anzeigen
Wenn Sie sowohl eine Bilddatei als auch ein Benutzeroberflächenfenster wünschen, verwenden Sie
pyplot.savefig
beforepyplot.show
. Am Ende (einer Blockierung)show()
wird die Figur geschlossen und somit von Pyplot abgemeldet. Ein anschließender Anrufpyplot.savefig
würde eine neue und damit leere Zahl einsparen. Diese Einschränkung der Befehlsreihenfolge gilt nicht, wenn die Show nicht blockierend ist oder wenn Sie einen Verweis auf die Abbildung beibehalten und verwendenFigure.savefig
.Automatische Anzeige in Jupyter-Notebooks
Die Jupyter-Backends (aktiviert über , , oder ) rufen standardmäßig am Ende jeder Zelle auf. Daher müssen Sie es normalerweise dort nicht explizit aufrufen.
%matplotlib inline
%matplotlib notebook
%matplotlib widget
show()
Beispiele mit matplotlib.pyplot.show
#
Gruppiertes Balkendiagramm mit Beschriftungen
Zeichnen kategorialer Variablen
Darstellung der Kohärenz zweier Signale
Auswahl der Fehlerbalkengrenze
Balkendiagramm mit Farbverläufen
Diskrete Verteilung als horizontales Balkendiagramm
Stile für gestrichelte Linien anpassen
Linien mit angekreuztem Pfadeffekt
Plotten von maskierten und NaN-Werten
Zuordnen von Markierungseigenschaften zu multivariaten Daten
Streudiagramme mit benutzerdefinierten Symbolen
Streudiagramm mit Histogrammen
Streudiagramme mit einer Legende
Erstellen einer Zeitleiste mit Linien, Daten und Text
Kreuz- und Autokorrelation Demo
Affine Transformation eines Bildes
Interaktive Anpassung des Colormap-Bereichs
Colormap-Normalisierungen SymLogNorm
Konturieren des Lösungsraums von Optimierungen
Kommentierte Heatmaps erstellen
Beschneiden von Bildern mit Patches
Mischen Sie Transparenz mit Farbe in 2D-Bildern
Ändern des Koordinatenformatierers
Konturdiagramm unregelmäßig verteilter Daten
pcolormesh Gitter und Schattierung
Erweiterte Quiver- und Quiverkey-Funktionen
Steuern der Anzeigebeschränkungen mithilfe von Rändern und sticky_edges
Gleichachsiges Seitenverhältnis
Position der Achsenbeschriftung
Ändern der Achsengröße mit eingeschränktem Layout
Größenänderung von Achsen mit engem Layout
Unterschiedliche Skalen auf denselben Achsen
Abbildungsgröße in verschiedenen Einheiten
Bildbezeichnungen: suptitle, supxlabel, supylabel
Angrenzende Nebenparzellen erstellen
Kombinieren von zwei Subplots mit Subplots und GridSpec
Verwenden von Gridspec zum Erstellen von Subplot-Layouts mit mehreren Spalten/Zeilen
Verwalten mehrerer Figuren in Pyplot
Gemeinsame Nutzung von Achsengrenzen und -ansichten
Erstellen mehrerer Subplots mit plt.subplots
Plots mit unterschiedlichen Maßstäben
Einschubachsen des Zoombereichs
Perzentile als horizontales Balkendiagramm
Boxplots mit benutzerdefinierten Füllfarben
Box-Plot vs. Violin-Plot-Vergleich
Zeichnen Sie eine Vertrauensellipse eines zweidimensionalen Datensatzes
Verschiedene Möglichkeiten zur Angabe von Fehlerbalken
Einschließlich Ober- und Untergrenzen in Fehlerbalken
Erstellen von Boxen aus Fehlerbalken mit PatchCollection
Hexagonales klassiertes Diagramm
Verwenden von Histogrammen zum Zeichnen einer kumulativen Verteilung
Einige Merkmale der Histogrammfunktion (hist).
Demo der verschiedenen Histtype-Einstellungen der Histogrammfunktion
Die Funktion Histogramm (hist) mit mehreren Datensätzen
Erstellen mehrerer Histogramme nebeneinander
Verschachtelte Tortendiagramme
Einen Kuchen und einen Donut beschriften
Streudiagramm auf der Polarachse
Verwenden von akzentuiertem Text in Matplotlib
Skaleninvariante Winkelbezeichnung
Komponieren benutzerdefinierter Legenden
Der Unterschied zwischen \dfrac und \frac
Zecken mit technischer Notation beschriften
Konfigurieren der Schriftfamilie
Verwenden einer ttf-Schriftartdatei in Matplotlib
Schriftarten-Demo (objektorientierter Stil)
Schriftarten-Demo (Schlüsselwortargumente)
Kennzeichnung von Nebenhandlungen
Legende mit vordefinierten Labels
Rendern mathematischer Gleichungen mit TeX
Steuerung des Textstils und der Beschriftungen mithilfe eines Wörterbuchs
Demonstration der standardmäßigen Textdrehung
Programmatische Steuerung der Subplot-Anpassung
Farben im Standardeigenschaftenzyklus
Erstellen einer Farbkarte aus einer Liste von Farben
Referenz für Matplotlib-Künstler
Linien-, Poly- und RegularPoly-Sammlung mit automatischer Skalierung
Ausgefallene Schachteln zeichnen
Bayessche Methoden für Hacker-Stylesheet
Stylesheet mit dunklem Hintergrund
Anzeigen von RGB-Kanälen mit RGBAxes
Hinzufügen eines Farbbalkens zu Einschubachsen
Steuern der Position und Größe von Farbbalken mit Inset Axes
Farbbalken pro Zeile oder pro Spalte
Äxte mit fester physikalischer Größe
Festlegen eines festen Aspekts für ImageGrid-Zellen
Machen Sie Platz für ylabel mit axis_grid
Scatter-Histogramm (lokalisierbare Achsen)
Demonstration des krummlinigen Gitters
mpl_toolkits.axisartist.floating_axes-Funktionen
Benutzerdefinierte Stacheln mit axisartist
Ganzzahlig als Fläche unter einer Kurve
Shaded & Power Normalized Rendering
Animiertes Bild mit einer vorberechneten Liste von Bildern
Anhalten und Fortsetzen einer Animation
Mausbewegungs- und Klickereignisse
Figur/Achsen betreten und verlassen Ereignisse
Ändern der Farben von Linien, die eine Box schneiden
Erstellen von Histogrammen mit Rectangles und PolyCollections
Eigenschaften festlegen und abrufen
Zeichnen Sie 2D-Daten auf einem 3D-Plot
Erstellen Sie 2D-Balkendiagramme in verschiedenen Ebenen
Demonstriert das Plotten von Konturkurven (Niveaukurven) in 3D
Demonstriert das Plotten von Konturkurven (Niveaukurven) in 3D mit der Option extend3d
Projizieren von Konturprofilen auf einen Graphen
Projizieren einer gefüllten Kontur auf einen Graphen
Benutzerdefinierte Schummerung in einem 3D-Oberflächendiagramm
Erstellen Sie ein 3D-Histogramm aus 2D-Daten
2D- und 3D-Achsen in derselben Abbildung
Zeichnen Sie flache Objekte im 3D-Plot
Generieren Sie Polygone zum Füllen unter dem 3D-Liniendiagramm
Projektionstypen für 3D-Diagramme
3D-Oberfläche mit Polarkoordinaten
Dreieckiges 3D-gefülltes Konturdiagramm
Mehr dreieckige 3D-Oberflächen
3D-Voxel / volumetrisches Diagramm
3D-Voxel / volumetrisches Diagramm mit RGB-Farben
3D-Voxel-/Volumendiagramm mit zylindrischen Koordinaten
3D-Drahtgitterdiagramme in einer Richtung
Erforschung von Normalisierungen
Bullseye des linken Ventrikels
Radarkarte (auch Spinnen- oder Sternenkarte genannt)
Lange Verbindungskette mit Sankey
SkewT-logP-Diagramm: Verwenden von Transformationen und benutzerdefinierten Projektionen
Zentrierte Stacheln mit Pfeilen
Benutzerdefinierte Wirbelsäulenbegrenzungen
Tick-Positionen automatisch setzen
Zentrieren von Etiketten zwischen Häkchen
Datumsmarkierungen mit ConciseDateFormatter formatieren
Setzen von Datumshäkchen mithilfe von Wiederholungsregeln
Legen Sie auf der rechten Seite standardmäßige Hilfsstrichbeschriftungen für die y-Achse fest
Setzen von Tick-Labels aus einer Werteliste
Verschieben Sie die Hilfsstrichbeschriftungen der x-Achse nach oben
Rotierende benutzerdefinierte Tick-Labels
Gruppenbalkendiagramm mit Einheiten
Beschriften Sie einfache Koord01
Beschriften Sie einfache Koord02
Beschriften Sie einfache Koord03
Verbindungsstile für Anmerkungen
Wählen Sie mithilfe des Polygonselektors Indizes aus einer Sammlung aus
Thresholding eines Bildes mit RangeSlider
Rechteck- und Ellipsen-Selektoren
Einrasten von Schiebereglern auf diskrete Werte
Der Lebenszyklus eines Grundstücks
Anpassen von Matplotlib mit Stylesheets und rcParams
Leitfaden für eingeschränktes Layout
Anordnen mehrerer Achsen in einer Figur
Schnelleres Rendern durch Blitting
Angepasstes Farbbalken-Tutorial
Erstellen von Colormaps in Matplotlib
Auswahl von Colormaps in Matplotlib
Fehlerbalken (x, y, yerr, xerr)