matplotlib.pyplot.show
- matplotlib.pyplot.show(*, block=None)[source]
-
Отобразить все открытые графики.
- Параметры:
-
- blockbool, необязательно
-
Ожидать закрытия всех графиков перед возвратом.
Если
Trueблок и запустить цикл обработки событий GUI до закрытия всех окон графиков.Если
Falseубедитесь, что все окна графиков отображаются и немедленно верните значение. В этом случае вы отвечаете за запуск цикла обработки событий для работы графиков.По умолчанию True в режиме неинтерактивности и False в интерактивном режиме (см.
pyplot.isinteractive).
См. также
Примечания
Сохранение графиков в файл и одновременное отображение окна
Если вам нужен файл изображения и окно пользовательского интерфейса, используйте
pyplot.savefigпередpyplot.show. В конце (блокирующего)show()график закрывается и, таким образом, удаляется из pyplot. Вызовpyplot.savefigпосле этого сохранит новый и, таким образом, пустой график. Это ограничение порядка команд не применяется, если отображение неблокирующее или если вы сохраняете ссылку на график и используетеFigure.savefig.Автоматическое отображение в ноутбуках Jupyter
Jupyter-бекенды (активированные с помощью
%matplotlib inline,%matplotlib notebook, или%matplotlib widget) вызываютshow()в конце каждой ячейки по умолчанию. Таким образом, вам обычно не нужно его вызывать явно там.
Примеры использования matplotlib.pyplot.show
Дискретное распределение в виде горизонтальной гистограммы
Сопоставление свойств маркеров с многомерными данными
Создание временной шкалы с линиями, датами и текстом
Диаграмма контуров неравномерно расположенных данных
Управление пределами просмотра с помощью отступов и sticky_edges
Изменение размеров осей с помощью ограниченного макета
Объединение двух подграфиков с использованием subplots и GridSpec
Использование Gridspec для создания макетов подграфиков с несколькими столбцами/строками
Ограничение диапазонов значений и отображения осей
Создание нескольких подграфиков с помощью plt.subplots
Диаграммы размаха с настраиваемыми цветами заливки
Построение эллипса доверия для двумерного набора данных
Создание прямоугольников из погрешностей с помощью PatchCollection
Использование гистограмм для построения кумулятивного распределения
Демонстрация различных значений параметра histtype в функции hist
Функция гистограмм (hist) с несколькими наборами данных
Использование текста с диакритическими знаками в Matplotlib
Демонстрация шрифтов (объектно-ориентированный стиль)
Управление стилем текста и меток с помощью словаря
Коллекция линий, многоугольников и правильных многоугольников с автоматическим масштабированием
Управление положением и размером цветовых шкал с помощью встроенных осей
Установление фиксированного аспекта ячеек ImageGrid
Функции модуля `mpl_toolkits.axisartist.floating_axes`
Анимированное изображение с предварительно вычисленным списком изображений
Построение гистограмм с использованием прямоугольников и PolyCollections
Создание 2D столбчатых диаграмм в разных плоскостях
Демонстрация построения контурных кривых (уровней) в 3D
Демонстрация построения контурных кривых (уровней) в 3D с опцией extend3d
Генерация многоугольников для заполнения под 3D графиком линии
Ещё несколько примеров треугольных 3D поверхностей
Радарная диаграмма (также известная как паук или звёздная диаграмма)
Диаграмма SkewT-logP: использование преобразований и пользовательских проекций
Форматирование меток дат с помощью ConciseDateFormatter
Установить метки делений оси Y справа по умолчанию
Групповая диаграмма столбцов с единицами измерения
Выбор индексов из коллекции с помощью селектора многоугольника
Пороговая обработка изображения с помощью ползунка диапазона
Привязка значений ползунков к дискретным значениям
© 2012–2023 Matplotlib Development Team. All rights reserved.
Licensed under the Matplotlib License Agreement.
https://matplotlib.org/3.6.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.show.html