Python 调用pyplot.show（）后保存图形将导致一个空文件

下面的示例代码生成一个简单的绘图，然后将其保存到“fig1.pdf”，然后显示它，然后再次将其保存到“fig2.pdf”。第一个图像看起来与预期的一样，但第二个图像是空白的（包含一个白色正方形）。这里到底发生了什么？行

plt.show（）

显然把事情搞砸了，但我不知道是什么/怎么搞的

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = x**2
plt.plot(x,y)
plt.savefig('fig1.pdf')
plt.show()
plt.savefig('fig2.pdf')

在关闭时阻止并破坏情节。你可以用

plt.show(block=False)

之后，保存到fig2.pdf将起作用，或者您可以在保存之前再次打印它

plt.plot(x,y)
plt.savefig('fig2.pdf')

在关闭时阻止并破坏情节。你可以用

plt.show(block=False)

之后，保存到fig2.pdf将起作用，或者您可以在保存之前再次打印它

plt.plot(x,y)
plt.savefig('fig2.pdf')

---

如果要在显示地物后保存地物，则需要保留地物实例。调用

show

后，

plt.savefig

无法工作的原因是当前图形已重置

pyplot

跟踪哪些图形、轴等在幕后是“当前的”（即尚未使用

show

显示）

gcf

和

gca

g分别设置当前cfigure和当前axes实例

plt.savefig

（以及基本上任何其他

pyplot

方法）只执行

plt.gcf（）.savefig（…）

。换句话说，获取当前地物实例并调用其

savefig

方法。类似地，

plt.plot

基本上是

plt.gca（）.plot（…）

调用

show

后，“当前”图形和轴的列表为空

通常，最好直接使用figure和axes实例来打印/保存/显示/etc，而不是使用

plt.plot

等隐式获取当前图形/轴并在其上打印。使用

pyplot

处理任何事情都没有错（尤其是以交互方式），但它可以更容易地击中自己的脚

对

plt.show（）

和使用

pyplot

生成地物和轴对象，然后直接使用地物或轴方法。（例如，

ax.plot（x，y）

而不是

plt.plot（x，y）

等）这样做的主要优点是它是明确的。您知道正在绘制哪些对象，并且不必对pyplot状态机的功能进行推理（尽管理解状态机接口也不难）

作为“推荐”做事方式的一个示例，请执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = x**2

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
fig.savefig('fig1.pdf')
plt.show()
fig.savefig('fig2.pdf')

如果您希望使用

pyplot

界面处理所有事情，那么在调用

show

之前，只需抓取figure实例即可。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = x**2

plt.plot(x, y)
fig = plt.gcf()
fig.savefig('fig1.pdf')
plt.show()
fig.savefig('fig2.pdf')

---

如果要在显示地物后保存地物，则需要保留地物实例。调用

show

后，

plt.savefig

无法工作的原因是当前图形已重置

pyplot

跟踪哪些图形、轴等在幕后是“当前的”（即尚未使用

show

显示）

gcf

和

gca

g分别设置当前cfigure和当前axes实例

plt.savefig

（以及基本上任何其他

pyplot

方法）只执行

plt.gcf（）.savefig（…）

。换句话说，获取当前地物实例并调用其

savefig

方法。类似地，

plt.plot

基本上是

plt.gca（）.plot（…）

调用

show

后，“当前”图形和轴的列表为空

通常，最好直接使用figure和axes实例来打印/保存/显示/etc，而不是使用

plt.plot

等隐式获取当前图形/轴并在其上打印。使用

pyplot

处理任何事情都没有错（尤其是以交互方式），但它可以更容易地击中自己的脚

对

plt.show（）

和使用

pyplot

生成地物和轴对象，然后直接使用地物或轴方法。（例如，

ax.plot（x，y）

而不是

plt.plot（x，y）

等）这样做的主要优点是它是明确的。您知道正在绘制哪些对象，并且不必对pyplot状态机的功能进行推理（尽管理解状态机接口也不难）

作为“推荐”做事方式的一个示例，请执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = x**2

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
fig.savefig('fig1.pdf')
plt.show()
fig.savefig('fig2.pdf')

如果您希望使用

pyplot

界面处理所有事情，那么在调用

show

之前，只需抓取figure实例即可。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = x**2

plt.plot(x, y)
fig = plt.gcf()
fig.savefig('fig1.pdf')
plt.show()
fig.savefig('fig2.pdf')

---

我必须运行

plt.cla（）

和

plt.clf（）

才能绘制第二个。分别清除当前轴和当前绘图。

在绘制第二个轴之前，我必须运行

plt.cla（）

和

plt.clf（）

。分别清除当前轴和当前绘图。

如果您只想在保存前查看图形，可以调用

plt.ion()

在绘图之前，其中，和。这主要消除了调用

plt.show（）

的需要。您不再需要关闭这些数字才能继续

---

要再次禁用交互模式，请调用

plt.ioff（）

如果您只想在保存前查看图形，可以调用

plt.ion()

在绘图之前，其中，和。这主要消除了调用

plt.show（）

的需要。您不再需要关闭这些数字才能继续

---

要再次禁用交互模式，请调用

plt.ioff（）

这不是

block

所控制的，因为这是值得的<代码>块控制gui工具包的主循环是否会阻止进一步的执行或在单独的线程中运行。这不是

block

控制的，因为这是值得的<代码>块控制是否