Python Shell 下使用 matplotlib

创建时间：2012年12月10日

matplotlib默认是延迟绘图直到脚本结束，因为绘图是一个高代价的操作。所以可能不想每次每个属性的改变就更新绘图，只有所有的属性都改变了才更新。

但是，当在 Python Shell 上工作时，你通常希望图形能够根据每个命令如改变xlabel()或线条标识类型时都更新。这种概念上非常简单，但在实际中确实很复杂，因为 matplotlib 本质上是一个图形用户界面应用程序，所以有很多技巧来使 matplotlib 在 Python Shell 上工作得很好。

6.1 使用 ipython

幸运的是，ipython 是一个增强的交互式 Python Shell，具有许多技巧和 matplotlib 提示，所以你可以使用 pylab 模式启动 ipython。

johnh@flag:~> ipython -pylab    Python 2.4.5 (#4, Apr 12 2008, 09:09:16)    IPython 0.9.0 -- An enhanced Interactive Python.    Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment.    For more information, type 'help(pylab)'.

它会如你所期待的那样做很多交互式绘图工作。调用 figure() 会弹出视图窗口；调用 plot()，你的数据就会显示在视图窗口上。

注意上面的示例中，我们并没有导入任何 matplotlib 包，因为这是在 pylab 模式下，ipython 会自动把它们导入进来。ipython 会为你打开交互式模式，这会导致 pylab 命令触发视图窗口更新，同时提供了 matplotlib 提示 run 命令来有效运行脚本。ipython 会在运行 run 命令时关闭交互式模式，然后在运行完毕后恢复到交互式模式的状态，你又可以继续手动操作视图窗口。

6.2 其他 Python 解释器

如果你没有使用 ipython，但仍想使用 matplotlib/pylab 模式在交互式 Python Shell 上工作。你应该了解什么是 matplotlib 的后端（什么是后端？)。

设置为 TkAgg 后端就可以使用 Tkinter 的用户接口工具箱，你也可以在任意的 Python Shell 中使用 matplotlib，只需要设置你的后端为 backend : TkAgg，interactive ： True 在你的 matplotlibrc 文件中（查看定制 matplotlib），然后启动 Python。

>>> from pylab import *    >>> plot([1, 2, 3])    >>> xlabel('hi mom')

这样就可以即开即用。注意在批处理模式下，如从脚本中创建视图窗口，交互模式可能会很慢，因为它会为每个命令重绘。所以在设置这个为默认行为前，请考虑清楚。

对于其他的用户接口工具箱和对应的 matplotlib 后端，这种情形很复杂，因为 GUI 的 mainloop 会占用整个处理过程。解决方案就是使用单独的线程运行图形界面，这就是 ipython 很聪明的解决 matplotlib 支持大多数包的方式。据报道，pygtk 的后续版本可以很好地支持标准 Python Shell，这是太好了！

6.3 控制交互式更新

pyplot 接口的交互式属性控制着是否视图窗口绘图面板在每个 pyplot 命令都绘制。如果 interactive 设置为 False，视图窗口会在每个绘图命令后调用 draw() 命令才会绘制。如果 interactive 设置为 True，每个 pyplot 命令都会重新绘制。

pyplot 接口提供了4个有用命令来控制交互式模式：

当处理大数据时，绘图的代价很高时，你可能想关闭 matplotlib 的交互式设置以提供性能：

>>> ioff()    >>> title("now how much would you pay")    >>> xticklabel(fontsize=20, color='green')    >>> draw()    >>> savefig('alldone', dpi=300)    >>> close()    >>> ion()    >>> plot(rand(20), mfc='g', mec='r', ms=40, mew=4, ls='--', lw=3)