Matplotlib plt.show()卡顿的原因、如何避免以及如何解决

介绍

Matplotlib是一个开源的绘图库，能够以多种格式输出高质量的图形。而plt.show()是Matplotlib中用于显示图像窗口的方法。但是，很多人在使用plt.show()时会遇到终端卡住的情况。本文将介绍plt.show()卡顿的原因、如何避免以及如何解决这一问题。

阅读更多：Matplotlib 教程

问题原因

当我们运行实例代码时，Matplotlib会向绘图驱动发送绘图命令，这些命令会被保存在内存中。而plt.show()被调用时，Matplotlib会从内存中获取绘图命令并将其发送给绘图驱动程序。然后，绘图驱动程序会将命令转换为图像并在窗口中显示。然而，当绘图命令过于庞大时，会导致plt.show()长时间卡住。

解决方法

方法一：使用plt.ioff()和plt.ion()

在使用plt.show()之前，我们可以使用plt.ioff()使Matplotlib处于“交互”模式。这意味着每次调用plt.plot()时不会立即显示图像，而是将命令保存在内存中。当我们调用plt.show()时，Matplotlib会将所有悬挂的命令发送给绘图驱动程序，并将图像显示在窗口中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.ioff()  # 关闭交互模式
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, -y)
plt.show()

方法二：使用plt.draw()和plt.pause()

如果我们不想关闭交互模式，也可以调用plt.draw()显示图像，然后使用plt.pause()暂停程序，直到我们输入一个指定的时间。这样，我们可以每次显示一张图像，并允许用户进行交互。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.ion()  # 开启交互模式
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(0, 1000, 10):
    ax.clear()  # 清除图像
    ax.plot(x[:i], y[:i])
    ax.plot(x[:i], -y[:i])
    plt.draw()  # 显示图像
    plt.pause(0.001)  # 暂停时间