7.2

7.2.md

+# 在 Python shell 中使用 Matplotlib
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+> 原文：[Using matplotlib in a python shell](http://matplotlib.org/users/shell.html)
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+> 译者：[飞龙](https://github.com/)
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+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
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+> 警告
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+> 该页面的内容已严重过时。
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+默认情况下，matplotlib 将绘图延迟到脚本结束，因为绘图可能是开销大的操作，并且你可能不想在每次更改单个属性时更新绘图，而是只在所有属性更改后更新一次。
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+但是在 python shell 中工作时，通常需要用每个命令更新绘图，例如，在更改`xlabel()`或一行的标记样式之后。 虽然这在概念上很简单，但在实践中它可能很棘手，因为 matplotlib 在底层是一个图形用户界面应用程序，并拥有一些技巧，使应用程序在一个 python shell 正常工作。
+
+## 使用 IPython 解决
+
+> 注意
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+> 这里描述的模式出于历史原因仍然存在，但强烈建议不要使用。它污染函数的命名空间，会影响 python 内建设施，并可能导致错误难以跟踪。 要获得 IPython 集成而无需导入，使用`%matplotlib`魔术命令是首个选择。 参见 [ipython 文档](http://ipython.org/ipython-doc/stable/interactive/reference.html#plotting-with-matplotlib)。
+
+幸运的是，一个增强的交互式 python shell，[ipython](http://ipython.org/) 已经找出了所有这些技巧，并且可被 matplotlib 感知，所以当你在 pylab 模式下启动 ipython。
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+```
+johnh@flag:~> ipython
+Python 2.4.5 (#4, Apr 12 2008, 09:09:16)
+IPython 0.9.0 -- An enhanced Interactive Python.
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+In [1]: %pylab
+
+  Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment.
+  For more information, type 'help(pylab)'.
+
+In [2]: x = randn(10000)
+
+In [3]: hist(x, 100)
+```
+
+它为你设置一切使交互式绘图工作，就像你期望的那样。 调用`figure()`并弹出图形窗口，调用`plot()`使你的数据出现在图形窗口中。
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+注意在上面的例子中，我们没有导入任何 matplotlib 名称，因为在 pylab 模式下，ipython 将自动导入它们。 ipython 还为你启用交互模式，这会导致每个 pyplot 命令触发图形更新，并且还提供了一个 matplotlib 感知的运行命令，来高效运行 matplotlib 脚本。 ipython 在运行命令期间关闭交互模式，然后在运行结束时恢复交互状态，以便你可以手动继续调整图形。
+
+ipython 已经嵌入了很多最近的作品，从 pylab 支持，到各种 GUI 应用程序，所以请检查 ipython 邮件列表的最新状态。
+
+## 其它 Python 解释器
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+如果你不能使用 ipython，并且仍然想在交互式 python shell 使用 matplotlib/pylab，例如，plain-ole 标准的 python 交互式解释器，你将需要了解[什么是 matplotlib 后端](http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#what-is-a-backend) 。
+
+有了 TkAgg 后端，它使用 Tkinter 用户界面工具包，你可以从任意的非 gui python shell 使用 matplotlib。 只需在你的`matplotlibrc`文件中设置`backend : TkAgg `和`interactive : True `（请参阅自定义 matplotlib）并启动 python。 然后：
+
+```py
+>>> from pylab import *
+>>> plot([1,2,3])
+>>> xlabel('hi mom')
+```
+
+应该能够开箱即用。 这也可能适用于最新版本的 qt4agg 和 gtkagg 后端，以及 Macintosh 上的 macosx 后端。 注意，在批处理模式下，即从脚本制作图形时，交互模式可能很慢，因为它用每个命令重绘图形。 因此，你可能需要仔细考虑，然后通过`matplotlibrc`文件而不是使用下一节中列出的函数，使其作为默认行为。
+
+Gui shell 问题最多，因为它们必须运行主循环，但是交互式绘图也涉及主循环。 Ipython 已经为 matplotlib 主后端解决了这一切问题。 可能有其他 shell 和 IDE 也可以在交互模式下使用 matplotlib，但一个明显的候选项不会：python IDLE IDE 是一个不支持 pylab 交互模式的 Tkinter gui 应用程序，无论后端是什么。
+
+## 控制交互式更新
+
+`pyplot`接口的`interactive`属性控制是否在每个`pyplot`命令上绘制图画布。 如果`interactive`是`False`，那么每个`plot`命令都会更新图形状态，但只会在显式调用`draw()`时绘制。 当`interactive`为`True`时，每个`pyplot`命令都会触发绘制。
+
+`pyplot`接口提供了 4 个有助于交互式控制的命令。
+
+`isinteractive()`
+
+返回交互式设置。`True|False`。
+
+`ion()`
+
+将交互式模式打开。
+
+`ioff()`
+
+将交互式模式关闭。
+
+`draw()`
+
+强制图形重新绘制。
+
+当处理绘图开销很大的大型图形时，你可能希望临时关闭 matplotlib 的交互式设置来避免性能损失：
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+```py
+>>> #create big-expensive-figure
+>>> ioff()      # turn updates off
+>>> title('now how much would you pay?')
+>>> xticklabels(fontsize=20, color='green')
+>>> draw()      # force a draw
+>>> savefig('alldone', dpi=300)
+>>> close()
+>>> ion()      # turn updating back on
+>>> plot(rand(20), mfc='g', mec='r', ms=40, mew=4, ls='--', lw=3)
+```