matplotlib.pyplot.ion()函数

Matplotlib是Python中一个非常棒的二维数组绘图可视化库。Matplotlib是一个基于NumPy数组构建的多平台数据可视化库，用于更广泛的SciPy堆栈。可视化最大的好处之一是它允许我们以可视化的方式访问大量易于理解的数据。Matplotlib由几个图组成，如直线、条形图、散点图、直方图等。
matplotlib.pyplot.ion()用于打开交互模式。要检查交互模式的状态，可以运行以下命令:

plt.rcParams['interactive']

或者,这个命令

plt.isinteractive()

Matplotlib还在幕后与不同的后端交互。在matplotlib中渲染图表的主要工作是它的后端。一些交互式后端会在每次更改后动态更新并弹出给用户。缺省情况下，交互模式为关闭状态。

语法:

matplotlib.pyplot.ion ()

它不接受参数。

示例1

import matplotlib.pyplot as plt
  
#the function to turn on interactive mode
plt.ion()
 
#creating randomly generate collections/data
random_array = np.arange(-4, 5)
collection_1 = random_array ** 2
collection_2 = 10 / (random_array ** 2 + 1)
figure, axes = plt.subplots()
 
axes.plot(random_array, collection_1,
          'rx', random_array,
          collection_2, 'b+',
          linestyle='solid')
 
axes.fill_between(random_array,
                  collection_1,
                  collection_2,
                  where=collection_2>collection_1,
                  interpolate=True,
                  color='green', alpha=0.3)
 
lgnd = axes.legend(['collection-1',
                    'collection-2'],
                   loc='upper center',
                   shadow=True)
 
lgnd.get_frame().set_facecolor('#ffb19a')

输出:

示例2

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.ion()
plt.plot([1.4, 2.5])
plt.title(" Sample interactive plot")
 
axes = plt.gca()
axes.plot([3.1, 2.2])

输出: