동시 계산을 위해 코드 실행에서 matplotlib 플롯을 분리하는 방법은 무엇입니까?
동시 계산을 위한 분리 가능한 Matplotlib 플롯
데이터 시각화 영역에서 대화형 플롯 생성은 종종 중요한 측면입니다. 널리 사용되는 Python 라이브러리인 Matplotlib는 정적 및 대화형 플롯을 생성하는 기능을 제공합니다. 그러나 지속적인 계산을 허용하기 위해 코드 실행에서 matplotlib 플롯을 분리하려고 시도할 때 제한 사항이 발생할 수 있습니다.
도전 과제: 코드 실행에서 플롯 분리
다음을 고려하세요. Python 코드 조각:
from matplotlib.pyplot import * plot([1,2,3]) show() # other code
이 코드를 실행하면 플롯 창이 나타납니다. 그러나 문제는 프로그램이 추가 계산을 진행하기 전에 플롯 창을 종료해야 한다는 것입니다. 프로그램이 계산을 계속하는 동안 중간 결과에 대한 대화형 탐색은 불가능해집니다.
해결책: 비차단 Matplotlib 호출 사용
이 문제를 극복하기 위해 matplotlib는 다음과 같은 여러 호출을 제공합니다. 코드 실행을 차단하지 않고 사용할 수 있습니다. 그러한 호출 중 하나가 draw()입니다. 다음 수정 사항을 통합하여:
from matplotlib.pyplot import plot, draw, show plot([1,2,3]) draw() print('continue computation') # at the end call show to ensure window won't close. show()
이 코드를 실행하면 프로그램이 다른 계산 작업을 진행하는 동안 플롯 창이 즉시 표시될 수 있습니다. draw() 함수는 코드 실행을 차단하지 않고 플롯을 효과적으로 업데이트합니다.
또 다른 방법은 matplotlib에서 대화형 모드를 사용하는 것입니다.
from matplotlib.pyplot import plot, ion, show ion() # enables interactive mode plot([1,2,3]) # result shows immediatelly (implicit draw()) print('continue computation') # at the end call show to ensure window won't close. show()
ion( ) 호출을 사용하면 draw()를 명시적으로 호출할 필요 없이 계산이 진행됨에 따라 플롯이 실시간으로 업데이트되고 표시될 수 있습니다. 마지막에 show() 호출을 사용하면 플롯 창이 열린 상태로 유지됩니다.
위 내용은 동시 계산을 위해 코드 실행에서 matplotlib 플롯을 분리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
