最简单的解决方案

Question

我想用新函数调用覆盖我在python中创建的现有绘图。我想制作一个情节，看看它，然后用不同的参数再次调用相同的函数来产生另一个情节。我想第二个阴谋取代第一个阴谋。也就是说，我不想打开两个数字窗口;只是原始窗口被覆盖。

我在绘制（ion（）），在不同的地方放置plot（）和show（）调用以及清除数字时尝试使用交互模式。我遇到的问题是：1。我永远不会覆盖和现有窗口，我总是打开更多2. show（）阻止代码继续，我无法执行第二个函数调用3.我使用交互模式和窗口在离开之前出现一秒

我想做的事似乎很简单，但我遇到了很大困难。任何帮助表示赞赏。

Answer 1

最简单的解决方案

有很多方法可以做到这一点，其中最简单的方法是使用Line2D方法和set_ydata(...)重置情节pyplot.pause。 matplotlib的版本（我相信，<0.9，我相信）没有pyplot.pause，因此您可能需要更新自己的版本。这是一个简单的最小工作示例：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

ph, = plt.plot(np.random.rand(100))

def change_plot():
    ph.set_ydata(np.random.rand(100))
    plt.pause(1)

while True:
    change_plot()

其他方法

使用pyplot.ion和pyplot.ioff详细here。当我使用Python shell进行探索性数据分析时，我倾向于使用这些。
使用matplotlib.animation包，详见this very comprehensible example。这是一种比上述简单解决方案更强大的方法，并允许各种有用/有趣的选项，例如将动画输出到视频文件等。

您可以随时清除轴（set_ydata）并再次调用绘图命令，而不是使用Lines对象的pyplot.cla()方法。例如，如果您使用的是pyplot.contour，则返回的QuadContourSet没有set_zdata方法，但这样可以使用：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

X,Y = np.meshgrid(np.arange(100),np.arange(100))

def change_plot():
    Z = np.random.random(X.shape)
    plt.cla()
    ph = plt.contour(X,Y,Z)
    plt.pause(1)

while True:
    change_plot()

Answer 2

编写您的绘图功能，如

def my_plotter(ax, data, style):
    ax.cla()
    # ax.whatever for the rest of your plotting
    return artists_added

然后将其称为

data = some_function()
arts = my_plotter(plt.gca(), data, ...)

或做

fig, ax = plt.subplots()

然后调用您的绘图功能，如

arts = my_plotter(ax, data, ...)

Answer 3

我遇到了几乎相同的问题，并通过为每个图分配一个名称来解决它。

def acc(train_acc, test_acc, savename):
    plt.figure(savename) # If you remove this line, the plots will be added to the same plot. But, when you assign a figure, each plot will appear in a separate plot.
    ep = np.arange(len(train_acc)) + 1

    plt.plot(ep, train_acc, color="blue", linewidth=1, linestyle="-", label="Train")
    plt.plot(ep, test_acc, color="red",  linewidth=1, linestyle="-", label="Test")
    plt.title("NDCG")
    plt.xlabel("Iteration")
    plt.ylabel("NDCG@K")
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.savefig(savename)

使用新函数调用覆盖现有Python图

3 个答案:

最简单的解决方案

其他方法