防止matplotlib画完图后自动关闭

为防止matplotlib画完图后自动关闭图像窗口，可以在代码的尾部加上 pyplot.pause(0)

例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#Weights是一个矩阵，[行，列]为[in_size,out_size]Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#正态分布#初始值推荐不为0，所以加上0.1，一行，out_size列biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1)#Weights*x+b的初始化的值，也就是未激活的值Wx_plus_b=tf.matmul(inputs,Weights)+biases#激活if activation_function is None:#激活函数为None，也就是线性函数outputs=Wx_plus_belse:outputs=activation_function(Wx_plus_b)return outputs"""定义数据形式"""
# (-1,1)之间，有300个单位，后面的是维度，x_data是有300行（300个例子）
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
# 加噪声,均值为0，方差为0.05，大小和x_data一样
noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)
y_data=np.square(x_data)-0.5+noisexs=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1])"""建立网络"""
#定义隐藏层，输入1个节点，输出10个节点
l1=add_layer(xs,1,10,activation_function=tf.nn.relu)
#定义输出层
prediction=add_layer(l1,10,1,activation_function=None)"""预测"""
#损失函数,算出的是每个例子的平方，要求和（reduction_indices=[1]，按行求和）,再求均值
loss=tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1]))"""训练"""
#优化算法,minimize(loss)以0.1的学习率对loss进行减小
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)init=tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:sess.run(init)fig=plt.figure()#连续性的画图ax=fig.add_subplot(1,1,1)ax.scatter(x_data,y_data)# 不暂停plt.ion()# plt.show()绘制一次就会暂停# plt.show() #也可以用plt.show(block=False)来取消暂停，但是python3.5以后提供了ion的功能，更方便for i in range(1000):sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})if i%50==0:# print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))#尝试先抹除，后绘制第二条线#第一次没有线，会报错，try就会忽略错误，然后紧接着执行下面的步骤try:# 画出一条后抹除掉,去除第一个线段，但是只有一个，也就是抹除当前的线段ax.lines.remove(lines[0])except Exception:passprediction_value=sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data})lines=ax.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5) #lw线宽# 暂停0.1splt.pause(0.1)plt.pause(0)

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