क्या मेटप्लोटलिब प्लॉट्स को अलग करने का एक तरीका है ताकि गणना जारी रह सके?

Question

पाइथन इंटरप्रेटर में इन निर्देशों के बाद एक प्लॉट के साथ एक विंडो मिलती है:

from matplotlib.pyplot import *
plot([1,2,3])
show()
# other code

दुर्भाग्य से, मुझे नहीं पता है कि show()कार्यक्रम को आगे की गणनाओं के दौरान बनाए गए आंकड़े का पता लगाने के लिए इंटरएक्टिवली कैसे जारी रखा जाए ।

क्या यह सभी के लिए संभव है? कभी-कभी गणना लंबी होती है और यह मदद करता है अगर वे मध्यवर्ती परिणामों की परीक्षा के दौरान आगे बढ़ेंगे।

Comments

मैं पुष्टि नहीं कर सकता, कि 16:52 पर nosklo से चयनित समाधान काम कर रहा है। मेरे लिए ड्रा प्लॉट प्रदर्शित करने के लिए एक खिड़की नहीं खोलता है, केवल अंत में अवरुद्ध शो समाधान प्रदर्शित करता है। हालांकि, 17:00 से उनका जवाब सही है। इंटरेक्टिव मोड को स्विच ऑन ion()करके समस्या को हल करता है।

— एच। ब्रांडमीयर

यदि आप एक उन्नत प्रोग्रामर हैं, तो आप उपयोग कर सकते हैं os.fork()लेकिन ध्यान रखें कि उपयोग os.fork()करना मुश्किल हो सकता है क्योंकि आप पुरानी प्रक्रिया को कॉपी करके एक नई प्रक्रिया बना रहे हैं।

— ट्रेवर बॉयड स्मिथ

Answer 1

उपयोग matplotlibउस कॉल का जो ब्लॉक नहीं होगी:

का उपयोग कर draw():

from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
plot([1,2,3])
draw()
print 'continue computation'

# at the end call show to ensure window won't close.
show()

इंटरैक्टिव मोड का उपयोग करना:

from matplotlib.pyplot import plot, ion, show
ion() # enables interactive mode
plot([1,2,3]) # result shows immediatelly (implicit draw())

print 'continue computation'

# at the end call show to ensure window won't close.
show()

Comments

Matplotlib 0.98.3 के साथ सही आयात matplotlib.pyplotot आयात साजिश से है, ड्रा, शो

— उल्का

draw()मेरे लिए काम नहीं करता है, यह कोई खिड़की नहीं खोलता है। लेकिन show(block=False)इसके बजाय draw()matplotlib 1.1 में चाल करने के लिए का उपयोग कर लगता है।

— रम्पेल

@ नोस्कोलो, क्या आपने देखा? आपने इसे अजगर ट्यूटोरियल

— Jan

@noskolo क्या होगा यदि मेरे पास कई आंकड़े हैं, तो कैसे जाने के लिए पृष्ठभूमि को जारी रखते हुए Fig1 को प्लॉट और शो करें? मुझे लगता है कि यह आंकड़ा अगले अंजीर के उत्पन्न होने तक खुला रहेगा, इसलिए अंत में मेरे पास सभी अंजीर खुले हैं और कोड समाप्त हो गया है। आपके वर्तमान समाधान के साथ, यह मुझे Fig1 को बंद करने के लिए इंतजार कर रहा है और फिर कोड चला जाता है। धन्यवाद!!

— फिजिकलर

draw()मेरे लिए भी काम नहीं किया, केवल pause(0.001)किया: stackoverflow.com/questions/28269157/…

— NumesSanguis

Answer 2

ब्लॉकिंग व्यवहार को ओवरराइड करने के लिए कीवर्ड 'ब्लॉक' का उपयोग करें, जैसे

from matplotlib.pyplot import show, plot

plot(1)  
show(block=False)

# your code

अपना कोड जारी रखने के लिए।

Comments

लेकिन यह प्लॉट विंडो को तुरंत बंद कर देगा, प्लॉट को खुला नहीं रखेगा।

— LWZ

हाँ, यदि आप अपनी स्क्रिप्ट को कमांड लाइन से कहते हैं तो यह सच है। यदि आप Ipython शेल में हैं, तो विंडो बंद नहीं होगी।

— जनवरी

एक चाल के लिए @Nico के उत्तर की जांच करें जो सामान्य मामले में खिड़की को खुला छोड़ देगा।

— जन

मेरे लिए, यह तुरंत खिड़की को बंद नहीं करता है, केवल जब स्क्रिप्ट समाप्त हो जाती है (इसलिए आप स्क्रिप्ट के अंत में मैन्युअल रूप से ब्लॉक कर सकते हैं यदि आप इसे खुले रहना चाहते हैं)।

— ल्युएटर

हां, स्क्रिप्ट से बाहर निकलने पर गैर-ब्लॉक की गई विंडो बंद हो जाएंगी । आप या तो (ए) अपने अंतिम प्लॉट पर ब्लॉक करने की अनुमति दे सकते हैं, या (बी) स्क्रिप्ट से बाहर नहीं निकल सकते हैं (शायद इनपुट के लिए पूछें: "प्लॉट से बाहर निकलने के लिए <Enter> दबाएं" या ऐसा ही कुछ)।

— डैनियल गोल्डफर्ब

Answer 3

यदि आप गैर-अवरुद्ध तरीके से उपयोग का समर्थन करते हैं, तो आप जिस लाइब्रेरी का उपयोग कर रहे हैं, उसके साथ हमेशा जांच करना बेहतर होता है ।

लेकिन अगर आप अधिक सामान्य समाधान चाहते हैं, या यदि कोई अन्य तरीका नहीं है, तो आप multprocessingअजगर में शामिल मॉड्यूल का उपयोग करके एक अलग प्रक्रिया में कुछ भी चला सकते हैं । गणना जारी रहेगी:

from multiprocessing import Process
from matplotlib.pyplot import plot, show

def plot_graph(*args):
    for data in args:
        plot(data)
    show()

p = Process(target=plot_graph, args=([1, 2, 3],))
p.start()

print 'yay'
print 'computation continues...'
print 'that rocks.'

print 'Now lets wait for the graph be closed to continue...:'
p.join()

एक नई प्रक्रिया शुरू करने का ओवरहेड है, और कभी-कभी जटिल परिदृश्यों पर डिबग करना कठिन होता है, इसलिए मैं अन्य समाधान पसंद करूंगा ( matplotlib'' नॉनब्लॉकिंग एपीआई कॉल का उपयोग करके )

Comments

धन्यवाद! चूंकि मेरे सिस्टम पर अभी तक पाइथन 2.6 नहीं है, इसलिए मैंने थ्रेडिंग का उपयोग किया। यह प्रक्रिया के विकल्प के रूप में पढ़ा। मैंने देखा कि बाद के प्रिंट स्टेटमेंट असहनीय रूप से धीमे हो जाते हैं (तीसरा प्रिंट, मैंने 1 मिनट प्रतीक्षा के बाद KeyboardInterrupt जारी किया)। क्या यह मल्टीप्रोसेसिंग के बजाय थ्रेडिंग का उपयोग करने का एक प्रभाव है?

— उल्का

@meteore: हाँ, थ्रेडिंग बेकार है। आप हमेशा यहां से अजगर के लिए मल्टीप्रोसेसिंग प्राप्त कर सकते हैं <2.6 यहाँ से: pyprocessing.berlios.de

— nosklo

यह बिल्कुल उत्कृष्ट है। क्या आपको अंदाजा है कि जब एमएसीएस (अजगर मोड) में प्लॉट विंडो बंद होने तक प्रिंट स्टेटमेंट्स को क्यों नहीं निष्पादित किया जाता है?

— उल्का

उबंटू 8.10 (निडर) में पैकेज (अजगर <2.6 के लिए) को अजगर-प्रसंस्करण कहा जाता है और आप इसे 'आयात प्रसंस्करण' के साथ आयात करते हैं

— उल्का

तुम याद नहीं किया if __name__ == '__main__':?

— वर्नट

Answer 4

प्रयत्न

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.show(block=False)
# other code
# [...]

# Put
plt.show()
# at the very end of your script to make sure Python doesn't bail out
# before you finished examining.

show()प्रलेखन कहते हैं:

गैर-इंटरैक्टिव मोड में, सभी आंकड़े प्रदर्शित करें और तब तक ब्लॉक करें जब तक कि आंकड़े बंद न हो जाएं; संवादात्मक मोड में इसका कोई प्रभाव नहीं पड़ता है जब तक कि गैर-संवादात्मक से इंटरैक्टिव मोड (अनुशंसित नहीं) से परिवर्तन से पहले आंकड़े बनाए गए थे। उस स्थिति में यह आंकड़े प्रदर्शित करता है लेकिन ब्लॉक नहीं करता है।

एक एकल प्रयोगात्मक कीवर्ड तर्क, ब्लॉक, ऊपर वर्णित अवरुद्ध व्यवहार को ओवरराइड करने के लिए True या False पर सेट किया जा सकता है।

Comments

क्यों नहीं ड्रा () का उपयोग करें; [। संहिता कोड]; प्रदर्शन() ? जहां तक ​​मुझे पता है कि ब्लॉक = गलत पदावनत किया गया है

— बोगदान

आपको क्यों लगता है कि यह पदावनत है? मैं इसे यहाँ प्रलेखित देखता हूँ ।

— 13-13 बजे निको श्लोमर

Answer 5

महत्वपूर्ण : बस कुछ स्पष्ट करने के लिए। मुझे लगता है कि कमांड एक .pyस्क्रिप्ट के अंदर हैं और स्क्रिप्ट को उदाहरण के लिए उपयोग किया जाता हैpython script.py कंसोल से है।

एक सरल तरीका जो मेरे लिए काम करता है:

1. ब्लॉक = गलत शो के अंदर का उपयोग करें: plt.show (ब्लॉक = गलत)
2. .Py स्क्रिप्ट के अंत में एक और शो () का उपयोग करें ।

---

script.pyफ़ाइल का उदाहरण :

plt.imshow(*something*)                                                               
plt.colorbar()                                                                             
plt.xlabel("true ")                                                                   
plt.ylabel("predicted ")                                                              
plt.title(" the matrix")  

# Add block = False                                           
plt.show(block = False)

################################
# OTHER CALCULATIONS AND CODE HERE ! ! !
################################

# the next command is the last line of my script
plt.show()

---

Answer 6

आप इस दस्तावेज़ को पढ़ना चाह सकते हैं matplotlib शीर्षक :

एक अजगर खोल में matplotlib का उपयोग करना

Answer 7

मेरे मामले में, मैं चाहता था कि कई विंडो पॉप अप हों क्योंकि वे गणना की जा रही हैं। संदर्भ के लिए, यह तरीका है:

from matplotlib.pyplot import draw, figure, show
f1, f2 = figure(), figure()
af1 = f1.add_subplot(111)
af2 = f2.add_subplot(111)
af1.plot([1,2,3])
af2.plot([6,5,4])
draw() 
print 'continuing computation'
show()

पुनश्च। Matplotlib के OO इंटरफ़ेस के लिए एक काफी उपयोगी मार्गदर्शिका ।

Answer 8

खैर, मुझे नॉन-ब्लॉकिंग कमांड्स का पता लगाने में बहुत परेशानी हुई ... लेकिन आखिरकार, मैं " कुकबुक / मैटलोट्लिब / एनिमेशन - चयनित प्लॉट एलिमेंट्स को एनिमेटेड " उदाहरण के साथ फिर से काम करने में कामयाब रहा , इसलिए यह थ्रेड्स के साथ काम करता है ( और थ्रेड्स के बीच डेटा भी पास करता है) वैश्विक चर के माध्यम से, या एक मल्टीप्रोसेस के माध्यम सेPipe उबंटू 10.04 पर पायथन 2.6.5 पर )।

स्क्रिप्ट यहां पाई जा सकती है: Animating_selected_plot_elements-thread.py - अन्यथा नीचे चिपकाया गया ( संदर्भ के लिए कम टिप्पणियों के साथ ):

import sys
import gtk, gobject
import matplotlib
matplotlib.use('GTKAgg')
import pylab as p
import numpy as nx 
import time

import threading 



ax = p.subplot(111)
canvas = ax.figure.canvas

# for profiling
tstart = time.time()

# create the initial line
x = nx.arange(0,2*nx.pi,0.01)
line, = ax.plot(x, nx.sin(x), animated=True)

# save the clean slate background -- everything but the animated line
# is drawn and saved in the pixel buffer background
background = canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)


# just a plain global var to pass data (from main, to plot update thread)
global mypass

# http://docs.python.org/library/multiprocessing.html#pipes-and-queues
from multiprocessing import Pipe
global pipe1main, pipe1upd
pipe1main, pipe1upd = Pipe()


# the kind of processing we might want to do in a main() function,
# will now be done in a "main thread" - so it can run in
# parallel with gobject.idle_add(update_line)
def threadMainTest():
    global mypass
    global runthread
    global pipe1main

    print "tt"

    interncount = 1

    while runthread: 
        mypass += 1
        if mypass > 100: # start "speeding up" animation, only after 100 counts have passed
            interncount *= 1.03
        pipe1main.send(interncount)
        time.sleep(0.01)
    return


# main plot / GUI update
def update_line(*args):
    global mypass
    global t0
    global runthread
    global pipe1upd

    if not runthread:
        return False 

    if pipe1upd.poll(): # check first if there is anything to receive
        myinterncount = pipe1upd.recv()

    update_line.cnt = mypass

    # restore the clean slate background
    canvas.restore_region(background)
    # update the data
    line.set_ydata(nx.sin(x+(update_line.cnt+myinterncount)/10.0))
    # just draw the animated artist
    ax.draw_artist(line)
    # just redraw the axes rectangle
    canvas.blit(ax.bbox)

    if update_line.cnt>=500:
        # print the timing info and quit
        print 'FPS:' , update_line.cnt/(time.time()-tstart)

        runthread=0
        t0.join(1)   
        print "exiting"
        sys.exit(0)

    return True



global runthread

update_line.cnt = 0
mypass = 0

runthread=1

gobject.idle_add(update_line)

global t0
t0 = threading.Thread(target=threadMainTest)
t0.start() 

# start the graphics update thread
p.show()

print "out" # will never print - show() blocks indefinitely! 

आशा है कि यह किसी की मदद करता है,
चीयर्स!

Answer 9

कई मामलों में यह अधिक सुविधाजनक है तिल हार्ड ड्राइव पर एक .png फ़ाइल के रूप में छवि को सहेजता है । यहाँ क्यों है:

लाभ:

• आप इसे खोल सकते हैं, इसे देख सकते हैं और प्रक्रिया में किसी भी समय इसे बंद कर सकते हैं। यह विशेष रूप से सुविधाजनक है जब आपका एप्लिकेशन लंबे समय से चल रहा है।
• कुछ भी नहीं है और आप खिड़कियों को खोलने के लिए मजबूर नहीं हैं। यह विशेष रूप से सुविधाजनक है जब आप कई आंकड़ों के साथ काम कर रहे हैं।
• आपकी छवि बाद के संदर्भ के लिए सुलभ है और फिगर विंडो को बंद करते समय खो नहीं जाती है।

दोष यह है:

• केवल एक चीज जो मैं सोच सकता हूं, वह यह है कि आपको फ़ोल्डर ढूंढना होगा और छवि को स्वयं खोलना होगा।

Comments

यदि आप बहुत सारी छवियां उत्पन्न करने का प्रयास कर रहे हैं, तो मैं दिल से सहमत हूं।

— फंतासी

ड्रॉ बैक पीएनजी इंटरेक्टिव नहीं है: \

— उलटा

Answer 10

यदि आप कंसोल में काम कर रहे हैं, IPythonतो आप plt.show(block=False)अन्य उत्तरों में बताए अनुसार उपयोग कर सकते हैं । लेकिन अगर आप आलसी हैं तो आप बस टाइप कर सकते हैं:

plt.show(0)

जो होगा वही होगा।

Answer 11

मुझे plt.pause(0.001)अपने कोड को वास्तव में लूप के लिए काम करने के लिए जोड़ना था (अन्यथा यह केवल पहला और अंतिम प्लॉट दिखाएगा):

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter([0], [1])
plt.draw()
plt.show(block=False)

for i in range(10):
    plt.scatter([i], [i+1])
    plt.draw()
    plt.pause(0.001)

Comments

यह मेरे लिए macOS पर matplotlib3 के साथ काम किया। महान!

— जेरी मा

Answer 12

जारी रखने से पहले मेरे सिस्टम शो () ब्लॉक नहीं करता है, हालांकि मैं चाहता था कि उपयोगकर्ता ग्राफ़ के साथ बातचीत करने के लिए प्रतीक्षा करें (और 'pick_event' कॉलबैक का उपयोग करके डेटा एकत्र करें)।

प्लॉट विंडो बंद होने तक निष्पादन को ब्लॉक करने के लिए, मैंने निम्नलिखित का उपयोग किया:

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y)

# set processing to continue when window closed
def onclose(event):
    fig.canvas.stop_event_loop()
fig.canvas.mpl_connect('close_event', onclose)

fig.show() # this call does not block on my system
fig.canvas.start_event_loop_default() # block here until window closed

# continue with further processing, perhaps using result from callbacks

ध्यान दें, हालांकि, कैनवस .start_event_loop_default () ने निम्नलिखित चेतावनी दी है:

C:\Python26\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2051: DeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented
  warnings.warn(str,DeprecationWarning)

हालांकि स्क्रिप्ट अभी भी चली।

Comments

धन्यवाद! स्टार्टअप पर स्पाइडर आयात -पायलैब जो आम तौर पर उपयोगी है, लेकिन इसका मतलब है कि शो () आईओएफ के ब्लॉक नहीं होगा () - यह आपको इस व्यवहार को ठीक करने की अनुमति देता है!

— खो दिया

Answer 13

मैं यह भी चाहता था कि मेरे भूखंड बाकी कोड को प्रदर्शित करें (और फिर प्रदर्शित करना जारी रखें) भले ही कोई त्रुटि हो (मैं कभी-कभी डिबगिंग के लिए भूखंडों का उपयोग करता हूं)। मैंने इस छोटे हैक को कोडित किया ताकि इस withकथन के अंदर कोई भी प्लॉट ऐसा हो।

यह शायद थोड़ा बहुत गैर-मानक है और उत्पादन कोड के लिए उचित नहीं है। इस कोड में संभवतः बहुत सारे छिपे हुए "गोच" हैं।

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def keep_plots_open(keep_show_open_on_exit=True, even_when_error=True):
    '''
    To continue excecuting code when plt.show() is called
    and keep the plot on displaying before this contex manager exits
    (even if an error caused the exit).
    '''
    import matplotlib.pyplot
    show_original = matplotlib.pyplot.show
    def show_replacement(*args, **kwargs):
        kwargs['block'] = False
        show_original(*args, **kwargs)
    matplotlib.pyplot.show = show_replacement

    pylab_exists = True
    try:
        import pylab
    except ImportError: 
        pylab_exists = False
    if pylab_exists:
        pylab.show = show_replacement

    try:
        yield
    except Exception, err:
        if keep_show_open_on_exit and even_when_error:
            print "*********************************************"
            print "Error early edition while waiting for show():" 
            print "*********************************************"
            import traceback
            print traceback.format_exc()
            show_original()
            print "*********************************************"
            raise
    finally:
        matplotlib.pyplot.show = show_original
        if pylab_exists:
            pylab.show = show_original
    if keep_show_open_on_exit:
        show_original()

# ***********************
# Running example
# ***********************
import pylab as pl
import time
if __name__ == '__main__':
    with keep_plots_open():
        pl.figure('a')
        pl.plot([1,2,3], [4,5,6])     
        pl.plot([3,2,1], [4,5,6])
        pl.show()

        pl.figure('b')
        pl.plot([1,2,3], [4,5,6])
        pl.show()

        time.sleep(1)
        print '...'
        time.sleep(1)
        print '...'
        time.sleep(1)
        print '...'
        this_will_surely_cause_an_error

यदि / जब मैं एक उचित लागू करता हूं "भूखंडों को खुला रखें (भले ही कोई त्रुटि हो) और नए भूखंडों को दिखाने की अनुमति दें", मैं चाहता हूं कि स्क्रिप्ट ठीक से बाहर निकल जाए यदि कोई उपयोगकर्ता हस्तक्षेप इसे अन्यथा नहीं बताता है (बैच निष्पादन उद्देश्यों के लिए)।

अगर आप प्लॉटिंग आउटपुट को रोकना चाहते हैं (तो आपके पास 5 सेकंड हैं): " /programming/26704840-corner " से मैं टाइम-आउट-क्वेश्चन की तरह कुछ भी इस्तेमाल कर सकता हूं। -cases-for-my-Wait-for-user-input-रुकावट-कार्यान्वयन ।

Answer 14

plt.figure(1)
plt.imshow(your_first_image)

plt.figure(2)
plt.imshow(your_second_image)

plt.show(block=False) # That's important 

raw_input("Press ENTER to exist") # Useful when you run your Python script from the terminal and you want to hold the running to see your figures until you press Enter

Comments

मौजूदा से पहले एक प्रेस कैसे दर्ज करेगा?

— ग्रोविना

Answer 15

ओपी ने matplotlibभूखंडों के बारे में पूछा । अधिकांश जवाब एक अजगर दुभाषिया के भीतर से आदेश निष्पादन लगता है। यहाँ प्रस्तुत उपयोग-केस एक टर्मिनल (जैसे bash) में परीक्षण कोड के लिए मेरी प्राथमिकता है, जहाँ a file.pyको चलाया जाता है और आप चाहते हैं कि प्लॉट (s) ऊपर आए, लेकिन अजगर स्क्रिप्ट को पूरा करने और कमांड प्रॉम्प्ट पर लौटने के लिए।

यह स्टैंड-अलोन फ़ाइल multiprocessingडेटा के साथ साजिश रचने के लिए एक अलग प्रक्रिया शुरू करने के लिए उपयोग करती है matplotlib। मुख्य धागा इस पोस्ट os._exit(1)में उल्लिखित का उपयोग करके बाहर निकलता है । बलों से बाहर निकलें लेकिन पत्तियों को मुख्यos._exit()matplotlib बच्चे प्रक्रिया जीवित और उत्तरदायी तक भूखंड खिड़की बंद है। यह पूरी तरह से एक अलग प्रक्रिया है।

यह दृष्टिकोण मैटलैब डेवलपमेंट सेशन की तरह है, जिसमें फिगर विंडो एक उत्तरदायी कमांड प्रॉम्प्ट के साथ आती हैं। इस दृष्टिकोण के साथ, आपने आंकड़ा विंडो प्रक्रिया के साथ सभी संपर्क खो दिए हैं, लेकिन, यह विकास और डीबगिंग के लिए ठीक है। बस खिड़की बंद करें और परीक्षण रखें।

multiprocessingअजगर-केवल कोड निष्पादन के लिए डिज़ाइन किया गया है जो इसे शायद बेहतर से बेहतर बनाता है subprocess। multiprocessingक्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है, इसलिए इसे विंडोज या मैक में बहुत कम या बिना किसी समायोजन के साथ काम करना चाहिए। अंतर्निहित ऑपरेटिंग सिस्टम की जांच करने की कोई आवश्यकता नहीं है। यह linux, Ubuntu 18.04LTS पर परीक्षण किया गया था।

#!/usr/bin/python3

import time
import multiprocessing
import os

def plot_graph(data):
    from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
    print("entered plot_graph()")
    plot(data)
    show() # this will block and remain a viable process as long as the figure window is open
    print("exiting plot_graph() process")

if __name__ == "__main__":
    print("starting __main__")
    multiprocessing.Process(target=plot_graph, args=([1, 2, 3],)).start()
    time.sleep(5)
    print("exiting main")
    os._exit(0) # this exits immediately with no cleanup or buffer flushing

रनिंग file.pyएक आंकड़ा विंडो लाता है, फिर __main__बाहर निकलता है लेकिन multiprocessing+ matplotlibआंकड़ा विंडो ज़ूम, पैन और अन्य बटन के साथ उत्तरदायी रहती है क्योंकि यह एक स्वतंत्र प्रक्रिया है।

इसके साथ bash कमांड प्रॉम्प्ट पर प्रक्रियाओं की जाँच करें:

ps ax|grep -v grep |grep file.py

Comments

मैं आपके समाधान का उपयोग करने की कोशिश कर रहा था, लेकिन यह मेरे लिए काम नहीं करता है और मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि क्यों। मैं टर्मिनल के माध्यम से कोड नहीं चला रहा हूँ, लेकिन Pycharm IDE से अगर इससे कोई फर्क पड़ता है, हालांकि ऐसा नहीं होना चाहिए।

— ttsesm

ठीक है, आखिरकार मेरे लिए जो काम किया गया, वह बाल प्रक्रिया निर्धारित कर रहा था .daemon=Falseजैसा कि यहां बताया गया है stackoverflow.com/a/49607287/1476932 हालांकि, sys.exit()माता-पिता की प्रक्रिया को तब तक समाप्त नहीं किया गया जब तक कि मैंने वहां वर्णित नहीं किया जब तक कि मैंने बच्चे की खिड़की बंद नहीं की। दूसरी ओर os._exit(0)उपरोक्त उदाहरण से उपयोग ने काम किया।

— ttsesm

Answer 16

मेरी राय में, इस सूत्र में दिए गए तरीके ऐसे तरीके प्रदान करते हैं जो हर सिस्टम के लिए और एनिमेशन जैसी अधिक जटिल स्थितियों में काम नहीं करते हैं। मैं निम्नलिखित थ्रेड में MiKTeX के उत्तर पर एक नज़र डालने का सुझाव देता हूं, जहां एक मजबूत तरीका पाया गया है: Matplotlib एनीमेशन समाप्त होने तक कैसे प्रतीक्षा करें?

Answer 17

यदि आप कई आंकड़े खोलना चाहते हैं, तो उन सभी को खुला रखते हुए, इस कोड ने मेरे लिए काम किया:

show(block=False)
draw()

Comments

शो (ब्लॉक = गलत) को हटा दिया गया है और अब और काम नहीं कर रहा है

— बोगदान

Answer 18

सीधे ओपी अनुरोध का जवाब नहीं देते हुए, मैं इस समाधान को पोस्ट कर रहा हूं क्योंकि यह इस स्थिति में किसी की मदद कर सकता है:

• Im एक। Exe को pyinstaller के साथ बनाने के बाद से मैं अजगर को स्थापित नहीं कर सकता जहां मुझे भूखंडों को उत्पन्न करने की आवश्यकता है, इसलिए मुझे प्लॉट उत्पन्न करने के लिए अजगर स्क्रिप्ट की आवश्यकता है, इसे .png के रूप में सहेजें, इसे बंद करें और अगले के साथ जारी रखें, जिसमें कई भूखंडों के रूप में लागू किया गया है। लूप या फ़ंक्शन का उपयोग करना।

इस Im का उपयोग करने के लिए:

import matplotlib.pyplot as plt
#code generating the plot in a loop or function
#saving the plot
plt.savefig(var+'_plot.png',bbox_inches='tight', dpi=250) 
#you can allways reopen the plot using
os.system(var+'_plot.png') # unfortunately .png allows no interaction.
#the following avoids plot blocking the execution while in non-interactive mode
plt.show(block=False) 
#and the following closes the plot while next iteration will generate new instance.
plt.close() 

जहां "var" लूप में प्लॉट को पहचानता है, इसलिए इसे ओवरराइट नहीं किया जाएगा।

Answer 19

का उपयोग करें plt.show(block=False), और अपने स्क्रिप्ट कॉल के अंत मेंplt.show() ।

यह सुनिश्चित करेगा कि स्क्रिप्ट समाप्त होने पर विंडो बंद नहीं होगी।

Comments

@ Nico-schlömer का उत्तर देखें

— जोश वोल्फ