matplotlib 画动态图以及plt.ion()和plt.ioff()的使用

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？我的理解就是在plt.show()之后，程序会暂停到那儿，并不会继续执行下去。如果需要继续执行程序，就要关闭图片。那如何展示动态图或多个窗口呢？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。下面这段代码是展示两个不同的窗口：

    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()

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。那么动态图像是如何画出来的，请看下面这段代码

**plt.ion()  # continuously plot**

# original data (first row) for viewing
view_data = train_data.train_data[:N_TEST_IMG].view(-1, 28 * 28).type(torch.FloatTensor) / 255.
for i in range(N_TEST_IMG):
    a[0][i].imshow(np.reshape(view_data.data.numpy()[i], (28, 28)), cmap='gray')
    a[0][i].set_xticks(())
    a[0][i].set_yticks(())

for epoch in range(EPOCH):
    for step, (x, b_label) in enumerate(train_loader):
        b_x = x.view(-1, 28 * 28)  # batch x, shape (batch, 28*28)
        b_y = x.view(-1, 28 * 28)  # batch y, shape (batch, 28*28)

        encoded, decoded = autoencoder(b_x)

        loss = loss_func(decoded, b_y)  # mean square error
        optimizer.zero_grad()  # clear gradients for this training step
        loss.backward()  # backpropagation, compute gradients
        optimizer.step()  # apply gradients

        if step % 100 == 0:
            print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy())

            # plotting decoded image (second row)
            _, decoded_data = autoencoder(view_data)
            for i in range(N_TEST_IMG):
                a[1][i].clear()
                a[1][i].imshow(np.reshape(decoded_data.data.numpy()[i], (28, 28)), cmap='gray')
                a[1][i].set_xticks(())
                a[1][i].set_yticks(())
            plt.draw()
            plt.pause(0.05)

**plt.ioff()**
plt.show()

上面这段代码执行之后就会看到一条曲线在动态的拟合数据，直到训练结束。

下面就来讲讲matplotlib这两种模式具体的区别

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

原文链接：https://blog.csdn.net/zbrwhut/article/details/80625702