在matplotlib中，是否有异步弹出图形的方法？

在matplotlib中，是否有一种简单的方法可以在不中断脚本控制流的情况下绘制图形

为了清晰起见，使用伪代码，我尝试实现以下目标：

fig1 = figure()
fig1.plot_a_figure(datasets)

for dataset in datasets:
   results = analyze(dataset)    # this takes several minutes
   update(fig1)
   pop_up_another_figure(results) # would like to have a look at this one
                                  # while the next dataset is being processed

当然，我可以只保存这些中间数字，但我只需要快速浏览一下它们，最好让它们实时出现在屏幕上

编辑：一个可运行的示例：

#!/usr/bin/python
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt

fig1=plt.figure(1)
ax = fig1.add_subplot(1,1,1)

ax.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro-')

#fig1.show()  # this does not show a figure if uncommented
plt.show()    # until the plot window is closed, the next line is not executed

print "doing something else now"

---

我是否遗漏了一些非常基本的东西？

最简单的解决方案可能是使用IPython作为python shell。使用-pylab选项运行它

ipython -pylab

---

首先，不要忘记一个简单的替代方法是使用

plt.figure（2）

，

plt.figure（3）

等创建新的图形窗口。如果您真的想更新现有的图形窗口，最好使用对象保留线条上的句柄

h = ax.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro-')

然后你会做一些类似的事情：

h[0].set_data(some_new_results)
ax.figure.canvas.draw()

至于问题的实质，如果你还在为这个争论不休，那就继续读下去

---

如果希望

plt.show（）

为非阻塞模式，则需要启用交互模式。要修改可运行示例，使“立即执行其他操作”立即打印，而不是等待图形窗口关闭，请执行以下操作：

#!/usr/bin/python
import pylab as plb
import matplotlib.pyplot as plt

fig1=plt.figure(1)
ax = fig1.add_subplot(1,1,1)

ax.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro-')

#fig1.show()  # this does not show a figure if uncommented
plt.ion()     # turns on interactive mode
plt.show()    # now this should be non-blocking

print "doing something else now"
raw_input('Press Enter to continue...')

然而，这仅仅是表面的东西-有很多复杂的事情一旦你开始想做背景工作，同时与情节互动。这是使用状态机绘制的自然结果，它与面向对象环境中的线程和编程不太协调

• 昂贵的计算必须进入工作线程（或者子进程），以避免冻结GUI

• Queue

  应用于以线程安全的方式传递输入数据并从辅助函数中获取结果
• 根据我的经验，在工作线程中调用

  draw（）

  是不安全的，因此您还需要设置一种方法来安排重新绘制
• 不同的后端可能会开始做奇怪的事情，

  TkAgg

  似乎是唯一一个100%工作的后端（请参阅）

最简单和最好的解决方案不是使用普通的python解释器，而是使用

ipython-pylab

（正如ianalis正确地建议的那样），因为他们已经找到了让交互工作顺利进行所需的大部分技巧。它可以在不使用ipython的情况下完成，但这是一项大量的额外工作

注意：在使用ipython和pyplot GUI窗口时，我仍然经常喜欢将工作线程分出去，为了使线程顺利工作，我还需要使用另一个命令行参数

ipython-pylab-wthread

。我使用的是

python 2.7.1+

和

matplotlib v1.1.0

，您的里程可能会有所不同。希望这有帮助

---

Ubuntu用户注意：在相当长的一段时间内，存储库仍然在v0.99上运行，值得您使用

matplotlib

，因为v1.0版本即将发布，包括一个错误修复马拉松，以及

show（）

行为的重大更改

我以为

show（）

已经这么做了。您可以创建任意数量的图形，show（）每个图形都将在代码运行时保持显示。你能发布一个可运行的示例来演示这个问题吗？@Paul:添加了一个示例。我错过了一些琐碎的事情吗？不，你绝对没有错过任何琐碎的事情。我刚刚看到这么多的情节意外地同时出现，我认为有一些线程正在进行，show（）不会获得锁。阅读这篇文章：我可以想出三种方法：首先，如果你不关心绘图是否是交互式的，你可以像你建议的那样保存一幅图像，但随后可以使用

os.startfile（）

轻松启动该图像的查看器。如果您希望它是交互式的，并且不介意将数据写入磁盘，那么可以使用另一个python脚本

subprocess.Popen（）。第三种方法是尝试真正理解matplotlib是如何管理线程的..使用plt.ion（）尝试了您的示例。对我不起作用，plt.show（）仍在阻止它。我使用的是Ubuntu 10.04、python 2.6.5和matplotlib 0.99。这是不是太旧了？也许是太旧了：他们对v1.0版的
show（）
的实现做了相当大的修改（参见此处）。如果将
plt.ion（）
行向上移动到脚本顶部，即在
导入matplotlib.pyplot作为plt
之后，会得到什么？调用函数
matplotlib.get\u backend（）
的结果是什么？get\u backend（）返回TkAgg，如果plt.ion（）是脚本的第一行，则不会有任何更改。是否
ax.figure.canvas.draw（）是阻塞/同步调用？我在任何地方都找不到那个信息。如果你知道或有一个参考，解释这一点，将不胜感激。