Python中plt.show()函数的用法介绍|极客教程

Python中plt.show()函数的用法介绍

作为数据可视化的重要工具之一，matplotlib库中的plt.show()函数在Python编程中扮演着重要的角色。本文将详细介绍plt.show()函数的使用方法和注意事项，并提供一些示例代码和运行结果。

1. plt.show()函数的概述

plt.show()函数是matplotlib库中的一个重要函数，用于显示绘制的图形。在使用matplotlib绘制图形时，通过plt.plot()、plt.scatter()、plt.bar()等函数绘图，但这些函数并不会立即显示图形。只有在调用plt.show()函数后，才能将图形显示出来。

plt.show()函数的基本语法如下：

plt.show()

2. plt.show()函数的使用方法

2.1 单个图形显示

当我们只需要显示单个图形时，可以在绘图代码的末尾调用plt.show()函数，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形的代码
...

# 显示图形
plt.show()

2.2 多个图形显示

当需要同时绘制多个图形时，可以使用matplotlib库中的子图功能。在绘制完所有图形后，再调用plt.show()函数将所有图形显示出来。下面的示例代码演示了如何在一个图形窗口中显示两个子图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制第一个子图
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x1, y1, 'r-')  # 绘制曲线
plt.title('Subplot 1')

# 绘制第二个子图
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x2, y2, 'b-')  # 绘制曲线
plt.title('Subplot 2')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中，我们使用plt.subplot()函数创建了一个1×2的子图窗口，然后在每个子图中进行绘制操作。最后，调用plt.show()函数将两个子图显示出来。

2.3 配合其他函数使用

plt.show()函数还可以与其他函数配合使用，实现更多的功能。下面是一些常见的用法示例：

2.3.1 控制图像保存

在调用plt.show()函数之前，可以使用plt.savefig()函数保存绘制的图像为文件。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形的代码
...

# 保存图像为文件
plt.savefig('plot.png')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中，我们使用plt.savefig()函数将绘制的图像保存为名为’plot.png’的文件。

2.3.2 设置图像属性

在调用plt.show()函数之前，可以使用其他函数设置图像的属性，例如添加标题、坐标轴标签、网格等。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形的代码
...

# 设置标题
plt.title('Plot Title')

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示网格
plt.grid(True)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中，我们使用plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.grid()函数分别设置图像的标题、X轴标签、Y轴标签和网格。

3. 注意事项

在使用plt.show()函数时，我们需要注意以下几点：

plt.show()函数应该在所有绘图操作之后进行调用，以确保所有图形都已绘制完毕。
在某些集成开发环境（IDE）中，调用plt.show()函数可能会阻塞程序的执行。这时，可以尝试使用plt.ion()函数启动交互模式，或者将plt.show()函数替换为plt.pause()函数以达到类似的效果。
plt.show()函数会创建一个新的图像窗口，并在图形窗口关闭后重新启动主循环。如果需要在显示图像后立即执行其他代码，可以在plt.show()函数之后添加相应的代码。

4. 示例代码和运行结果

下面是一个完整的示例程序，演示了plt.show()函数的使用方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制正弦曲线
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Sine Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')

# 设置网格
plt.grid(True)

# 显示图形
plt.show()