java plt_matplotlib 画动态图以及plt.ion()和plt.ioff()的使用详解
学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看。
在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图。这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式。什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去。如果需要继续执行程序,就要关闭图片。那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换为交互(interactive)模式。即使在脚本中遇到plt.show(),代码还是会继续执行。下面这段代码是展示两个不同的窗口:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion() # 打开交互模式
# 同时打开两个窗口显示图片
plt.figure() #图片一
plt.imshow(i1)
plt.figure() #图片二
plt.imshow(i2)
# 显示前关掉交互模式
plt.ioff()
plt.show()
在plt.show()之前一定不要忘了加plt.ioff(),如果不加,界面会一闪而过,并不会停留。那么动态图像是如何画出来的,请看下面这段代码,具体的解释就不在这里阐述了,以后有时间再更新:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_funiction=None):
Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size]) +0.1)
Wx_plus_b = tf.matmul(inputs,Weights)+biases
if activation_funiction is None:
outputs = Wx_plus_b
else:
outputs = activation_funiction(Wx_plus_b)
return outputs
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(0,0.05,x_data.shape)
y_data = np.square(x_data)-0.5 +noise
xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
ys = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
#add hidden layer
l1 = add_layer(xs,1,10,activation_funiction=tf.nn.relu)
#add output layer
prediction = add_layer(l1,10,1,activation_funiction=None)
#the error between prediction and real data
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
init =tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.scatter(x_data,y_data)
plt.ion() #将画图模式改为交互模式
for i in range(1000):
sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
if i%50 ==0:
plt.pause(0.1)
try:
ax.lines.remove(lines[0])
except Exception:
pass
prediction_value = sess.run(prediction,feed_dict={xs:x_data})
lines = ax.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5)
print(sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data}))
plt.ioff()
plt.show()
上面这段代码执行之后就会看到一条曲线在动态的拟合数据,直到训练结束。
下面就来讲讲matplotlib这两种模式具体的区别
在交互模式下:
1、plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show()
2、如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式,没有使用ioff()关闭的话,则图像会一闪而过,并不会常留。要想防止这种情况,需要在plt.show()之前加上ioff()命令。
在阻塞模式下:
1、打开一个窗口以后必须关掉才能打开下一个新的窗口。这种情况下,默认是不能像Matlab一样同时开很多窗口进行对比的。
2、plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,需要plt.show()后才能显示图像js
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