Les tracés matplotlib peuvent-ils rester interactifs pendant le calcul ?

Maintenir l'interactivité du tracé Matplotlib pendant le calcul continu

Lors de l'exécution de calculs complexes en Python, il peut être avantageux de surveiller les résultats intermédiaires via des visualisations interactives. Cependant, l'appel de matplotlib.pyplot.show() bloque généralement les calculs ultérieurs jusqu'à ce que la figure soit fermée. Cela peut nuire à l'efficacité des tâches de longue durée.

Ce comportement de blocage peut-il être contourné ?

Oui, il est possible de détacher les tracés matplotlib du processus de calcul, permettant aux deux de procéder simultanément. Cela permet l'exploration interactive des résultats pendant que le programme poursuit ses calculs.

Utilisation de méthodes non bloquantes

Deux fonctions non bloquantes fournies par matplotlib peuvent être implémentées pour y parvenir :

• draw() : Met à jour la figure sans l'afficher, permettant au programme de continuer sans blocage.

Exemple :

from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
plot([1,2,3])
draw()
print('continue computation')

# Display the plot after computation completes
show()

• ion() (mode interactif) : Active le mode interactif, où toutes les mises à jour des figures sont affichées immédiatement.

Exemple :

from matplotlib.pyplot import plot, ion, show
ion() # Enables interactive mode
plot([1,2,3]) # Figure updates immediately

print('continue computation')

# Display the plot after computation completes
show()

En conclusion, en tirant parti de draw() ou en activant le mode interactif avec ion(), il devient possible de maintenir l'interactivité des tracés matplotlib pendant que le calcul se déroule en arrière-plan. Cette technique améliore considérablement l'efficacité des flux de travail impliquant des calculs complexes et une visualisation interactive des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!