


Bagaimana untuk melepaskan plot matplotlib daripada pelaksanaan kod untuk pengiraan serentak?
Plot Matplotlib Boleh Ceraikan untuk Pengiraan Serentak
Dalam bidang visualisasi data, penjanaan plot interaktif selalunya merupakan aspek yang penting. Matplotlib, perpustakaan Python yang popular, menawarkan keupayaan untuk mencipta plot statik dan interaktif. Walau bagaimanapun, pengguna mungkin menghadapi had apabila cuba menanggalkan plot matplotlib daripada pelaksanaan kod mereka untuk membolehkan pengiraan berterusan.
Cabaran: Mengeluarkan Plot daripada Pelaksanaan Kod
Pertimbangkan perkara berikut Coretan kod Python:
from matplotlib.pyplot import * plot([1,2,3]) show() # other code
Selepas melaksanakan kod ini, tetingkap plot muncul. Walau bagaimanapun, masalahnya terletak pada keperluan untuk keluar dari tetingkap plot sebelum program boleh meneruskan pengiraan selanjutnya. Penerokaan interaktif hasil perantaraan semasa program meneruskan pengiraannya menjadi mustahil.
Penyelesaian: Gunakan Panggilan Matplotlib Tidak Menyekat
Untuk mengatasi cabaran ini, matplotlib menyediakan beberapa panggilan yang boleh digunakan tanpa menyekat pelaksanaan kod. Satu panggilan sedemikian ialah draw(). Dengan memasukkan pengubahsuaian berikut:
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()
Pelaksanaan kod ini membolehkan tetingkap plot dipaparkan serta-merta semasa program meneruskan tugas pengiraan yang lain. Fungsi draw() mengemas kini plot secara berkesan tanpa menyekat pelaksanaan kod.
Kaedah lain ialah menggunakan mod interaktif dalam matplotlib:
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()
Mendayakan mod interaktif inmatplotlib, yang ditunjukkan oleh ion( ) panggilan, membolehkan plot untuk mengemas kini dan memaparkan dalam masa nyata semasa pengiraan berjalan, tanpa memerlukan panggilan eksplisit untuk menarik(). Panggilan show() pada penghujung memastikan tetingkap plot kekal terbuka.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melepaskan plot matplotlib daripada pelaksanaan kod untuk pengiraan serentak?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
