在IPython/matplotlib中重新绘制绘图

我使用IPython/Matplotlib，我想创建可以在同一打印窗口中打印各种图形的函数。然而，我在重画时遇到了麻烦。这是我的程序

test\u plot\u simple.py

：

from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y2 = (x**2)/(10**2)
ye = (2**x)/(2**10)
fig, ax = plt.subplots()

def p_squared():
    ax.plot(x,y2, 'r')
    plt.show()

def p_exp():
    ax.plot(x,ye, 'r')
    plt.show()

我以

$python--matplotlib

在IPython命令行上，我可以

In [1]: run test_plot_simple.py
In [2]: p_squared()
In [3]: p_exp()

---

在第二行之后，显示平方图。但是第二次之后什么也没有发生。为什么

plt.show（）

在这里不起作用？

看起来好像你调用了

子图，却没有真正利用它们，也就是说你试图在同一画布上过度绘制。有关更详细的解释，请参阅。也就是说，为了获得我认为您想要的功能，您只需要以下几点：

from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y2 = (x**2)/(10**2)
ye = (2**x)/(2**10)

def p_squared():
    plt.plot(x,y2, 'r')
    plt.show()

def p_exp():
    plt.plot(x,ye, 'r')
    plt.show()

现在
p_squared（）
和
p_exp（）
调用都会生成绘图。希望这能有所帮助。
经过一些挖掘，我想我找到了正确的方法。似乎
show（）
并不是真正用于此目的，而是
draw（）
用于此目的。如果我想让它面向对象，我应该通过我的图形或轴来绘制。在我看来，这是最好的方法：

from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y2 = (x**2)/(10**2)
ye = (2**x)/(2**10)
fig, ax = plt.subplots()
fig.show()

def p_squared():
    ax.plot(x,y2, 'r')
    fig.canvas.draw()

def p_exp():
    ax.plot(x,ye, 'r')
    fig.canvas.draw()

例如，使用
fig.canvas.draw（）
代替
plt.show（）
（或
fig.show（）
）

我仍然需要一个
show（）
-我选择在图形创建后立即执行该操作。
这在简单示例中很有帮助。然而，出于其他原因，我需要采用面向对象的方法，从一开始就可以跟踪轴。因此，我确实需要通过
ax.plot（）
进行绘图。