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
Truedie GUI-Hauptschleife blockiert und ausgeführt wird, bis alle Abbildungsfenster geschlossen sind.Stellen
FalseSie 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.savefigbeforepyplot.show. Am Ende (einer Blockierung)show()wird die Figur geschlossen und somit von Pyplot abgemeldet. Ein anschließender Anrufpyplot.savefigwürde 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 widgetshow()
Beispiele mit matplotlib.pyplot.show#
Diskrete Verteilung als horizontales Balkendiagramm
Zuordnen von Markierungseigenschaften zu multivariaten Daten
Erstellen einer Zeitleiste mit Linien, Daten und Text
Steuern der Anzeigebeschränkungen mithilfe von Rändern und sticky_edges
Kombinieren von zwei Subplots mit Subplots und GridSpec
Verwenden von Gridspec zum Erstellen von Subplot-Layouts mit mehreren Spalten/Zeilen
Gemeinsame Nutzung von Achsengrenzen und -ansichten
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
Verwenden von Histogrammen zum Zeichnen einer kumulativen Verteilung
Demo der verschiedenen Histtype-Einstellungen der Histogrammfunktion
Die Funktion Histogramm (hist) mit mehreren Datensätzen
Steuerung des Textstils und der Beschriftungen mithilfe eines Wörterbuchs
Erstellen einer Farbkarte aus einer Liste von Farben
Linien-, Poly- und RegularPoly-Sammlung mit automatischer Skalierung
Steuern der Position und Größe von Farbbalken mit Inset Axes
Festlegen eines festen Aspekts für ImageGrid-Zellen
mpl_toolkits.axisartist.floating_axes-Funktionen
Animiertes Bild mit einer vorberechneten Liste von Bildern
Ändern der Farben von Linien, die eine Box schneiden
Erstellen von Histogrammen mit Rectangles und PolyCollections
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 einer gefüllten Kontur auf einen Graphen
Benutzerdefinierte Schummerung in einem 3D-Oberflächendiagramm
Generieren Sie Polygone zum Füllen unter dem 3D-Liniendiagramm
3D-Voxel-/Volumendiagramm mit zylindrischen Koordinaten
Radarkarte (auch Spinnen- oder Sternenkarte genannt)
SkewT-logP-Diagramm: Verwenden von Transformationen und benutzerdefinierten Projektionen
Datumsmarkierungen mit ConciseDateFormatter formatieren
Setzen von Datumshäkchen mithilfe von Wiederholungsregeln
Legen Sie auf der rechten Seite standardmäßige Hilfsstrichbeschriftungen für die y-Achse fest
Verschieben Sie die Hilfsstrichbeschriftungen der x-Achse nach oben
Wählen Sie mithilfe des Polygonselektors Indizes aus einer Sammlung aus
Anpassen von Matplotlib mit Stylesheets und rcParams