Matplotlib 交互模式介绍以及如何使用它来更好地控制和自定义绘图

在本文中，我们将介绍Matplotlib中的交互模式，以及如何使用它来更好地控制和自定义绘图。

什么是Matplotlib交互模式

Matplotlib是一个Python数据可视化库，它提供了一个交互模式，可以让用户实时探索图表，更好地理解数据。当用户使用Matplotlib绘图时，默认情况下，绘图是在非交互模式下完成的，也就是说，每次用户必须重新运行脚本以更新图表。但是，使用交互模式，用户可以更改图表并直接观察结果。

如何启用Matplotlib交互模式

启用Matplotlib交互模式是非常简单的，只需要添加以下指令：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.ion()

这个模式下的一个优点是你可以不使用 show 以及 pause 函数。

举例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Create x and y arrays
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2

# Create figure and ax objects
fig, ax = plt.subplots()

# Call scatter method and plot
scatter = ax.scatter(x, y, color='r')
line, = ax.plot(x, y)

# Loop to update scatter and line objects
for i in range(10):

    # Randomly sample indices to update
    idxs = np.random.randint(0, len(x), 10)

    # Update x and y arrays at indices
    x[idxs] = np.random.randint(1, 10, 10)
    y[idxs] = x[idxs] ** 2

    # Update scatter and line data
    scatter.set_offsets(np.c_[x, y])
    line.set_data(x, y)

    # Pause for 0.1 seconds
    plt.pause(0.1)

plt.show()

这个示例创建了一个随机的散点图和一条曲线。每0.1秒，x和y值随机变化，并重新绘制图表。因为我们使用了Matplotlib的交互模式，所以用户可以看到如何实时更新图表。

怎么使用交互模式改进Matplotlib绘图

在交互模式下，你可以看到更复杂的图形，可以更好地控制和自定义绘图。例如，你可以创建一个滑块，来改变曲线的颜色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider

# Create x and y arrays
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x ** 2

# Create figure and ax objects
fig, ax = plt.subplots()

# Add slider to set line color
axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
axcolor = plt.axes([0.2, 0.1, 0.6, 0.03], facecolor=axcolor)
slider = Slider(axcolor, 'Color', 0, 1, valinit=0.5)

# Call plot method
line, = ax.plot(x, y, color='r')

# Define update function for slider
def update(val):
    line.set_color(plt.cm.cool(val))
    fig.canvas.draw_idle()
slider.on_changed(update)

plt.savefig('matplot-slider.png')
plt.show()

这个示例创建了一个曲线，并添加了一个颜色滑块。使用交互模式，用户可以选择颜色并立即看到结果。