Python 子图的pyplot绘制方法

我有10个数字0-9的图像，每个图像包含28x28个像素，在一个数组

X

中，形状

（28**2，10）

我正在用循环中的新像素更新

X

，我想在每次迭代时更新我的绘图

目前，我的代码将创建100个单独的数字

def plot_output(X):
    """grayscale images of the digits 0-9
    in 28x28 pixels in pyplot

    Input, X is of shape (28^2, 10)
    """
    n = X.shape[1] # number of digits
    pixels = (28,28) # pixel shape
    fig, ax = plt.subplots(1,n)

    # cycle through digits from 0-9
    # X input array is reshaped for each 10 digits
    # to a (28,28) vector to plot
    for i in range(n):
        wi=X[:,i] # w = weights for digit

        wi=wi.reshape(*pixels)
        ax[i].imshow(wi,cmap=plt.cm.gist_gray,
            interpolation='gaussian', aspect='equal')
        ax[i].axis('off')
        ax[i].set_title('{0:0d}'.format(i))

    plt.tick_params(axis='x', which='both', bottom='off',
        top='off', labelbottom='off')

    plt.show()

for i in range(100):
    X = init_pix() # anything that generates a (728, 10) array
    plot_output(X)

我试过使用

plt.draw（）

和

pt.canvas.draw（）

，但似乎无法正确实现它。我还尝试了

plt.clf（）

，但对我来说也不起作用

我可以使用线条和一个轴来完成这项工作，但我无法让它在子批次上工作。

使用

plt.ion（）

可以生成

plt.show（）

命令，通常是阻塞，而不是阻塞

然后，您可以使用

imshow

更新轴，它们将在计算时显示在您的图形中

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n=10

X = np.random.rand(28**2,n)

fig, ax = plt.subplots(1,n)

plt.ion()
plt.show()

for i in range(n):
    wi = X[:,1].reshape(28,28)
    ax[i].imshow(wi)

    #fig.canvas.draw()  # May be necessary, wasn't for me.

plt.ioff()  # Make sure to make plt.show() blocking again, otherwise it'll run
plt.show()  #   right through this and immediately close the window (if program exits)

---

现在，在定义轴之前，您将得到丑陋的巨大的空白色轴，但这应该可以让您开始了。

我找到了一个解决方案，创建了一个plot类，在每个轴上使用

.cla（）

，然后使用

imshow（）重新定义每个轴。

---

谢谢这很有效，我用

plt.ion（）

将这个答案合并到我的答案中。我没有发现我必须打开和关闭交互模式though@alexmcf抱歉不清楚，这实际上就是我所说的打开交互模式的意思

ion

大概代表交互式模式ON（请注意粗体）。如果在循环后不必关闭If，这很有趣，因为在我的测试中，如果我不关闭它，最终的

plt.show（）

将不会阻塞，程序将继续，当它结束时，绘图将自动关闭。谢谢，这是我需要的提示：）对我来说

fig.canvas.draw（）

是必要的。

class plot_output(object):

    def __init__(self, X):
        """grayscale images of the digits 1-9
        """
        self.X = X
        self.n = X.shape[1] # number of digits
        self.pixels = (25,25) # pixel shape
        self.fig, self.ax = plt.subplots(1,self.n)
        plt.ion()

        # cycle through digits from 0-9
        # X input vector is reshaped for each 10 digits
        # to a (28,28) vector to plot
        self.img_obj_ar = []

        for i in range(self.n):
            wi=X[:,i] # w = weights for digit

            wi=wi.reshape(*self.pixels)
            self.ax[i].imshow(wi,cmap=plt.cm.gist_gray,
                interpolation='gaussian', aspect='equal')
            self.ax[i].axis('off')
            self.ax[i].set_title('{0:0d}'.format(i))

        plt.tick_params(\
            axis='x',          # changes apply to the x-axis
            which='both',      # both major and minor ticks are affected
            bottom='off',      # ticks along the bottom edge are off
            top='off',         # ticks along the top edge are off
            labelbottom='off')

        plt.tick_params(\
            axis='y',          # changes apply to the y-axis
            which='both',      # both major and minor ticks are affected
            left='off', 
            right='off',    # ticks along the top edge are off
            labelleft='off')

        plt.show()

    def update(self, X):

        # cycle through digits from 0-9
        # X input vector is reshaped for each 10 digits
        # to a (28,28) vector to plot
        for i in range(self.n):
            self.ax[i].cla()
            wi=X[:,i] # w = weights for digit

            wi=wi.reshape(*self.pixels)
            self.ax[i].imshow(wi,cmap=plt.cm.gist_gray,
                            interpolation='gaussian', aspect='equal')
            self.ax[i].axis('off')
            self.ax[i].set_title('{0:0d}'.format(i))

        plt.draw()