深入解析matplotlib中的plt.show()：何时以及如何使用

深入解析matplotlib中的plt.show()：何时以及如何使用

在使用Python的matplotlib库进行数据可视化时，plt.show() 是一个经常被提及的命令。这个命令在绘图脚本中扮演着至关重要的角色，尤其是在确保图像正确显示方面。本文将详细探讨如果没有执行 plt.show() 会发生什么，以及在一个程序中绘制多个图时如何合理使用 plt.show()。

一、plt.show() 的基本作用

终端显示图像

在matplotlib中，plt.show() 起着启动matplotlib绘图窗口并显示所有已绘制的图形的作用。如果你在一个脚本中进行绘图操作但没有调用 plt.show()，则图像通常不会被显示在屏幕上。这是因为 plt.show() 负责处理所有在其之前的绘图调用，并且将它们渲染到屏幕上。

阻塞操作

plt.show() 是一个阻塞型调用，这意味着当它执行时，它会阻止脚本的进一步执行直到关闭了所有的图形窗口。这是交互式使用matplotlib时非常有用的特性，因为它允许用户有足够的时间查看图表。

二、没有 plt.show() 的后果

脚本模式

在脚本中，如果没有 plt.show()，你的图像就不会被显示。你会发现脚本执行完毕但没有任何图形界面出现。这在进行数据分析和可视化工作时非常不便，因为看不到图形输出会使得分析工作变得困难。

Jupyter Notebook

在Jupyter Notebook中，情况稍有不同。即使没有 plt.show()，只要在绘图命令后面加上图像对象，图像通常也会显示。这是因为Notebook具有自动渲染matplotlib输出的功能。

三、一个程序多个图的处理策略

多个plt.show()

如果一个程序需要绘制多个图并且希望每次单独查看每个图，那么每个绘图命令之后使用 plt.show() 是有必要的。这样可以保证每个图在独立的窗口中逐一显示，并且每个窗口需要手动关闭才能继续执行程序。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 第一个图
plt.figure()
plt.plot(np.random.rand(10))
plt.show()

# 第二个图
plt.figure()
plt.plot(np.random.rand(10))
plt.show()

单个plt.show()

如果希望所有图一起显示，可以将所有的绘图命令放在一个或多个 plt.show() 调用之前。这样，所有的图将一起显示，每个图在不同的窗口或者同一窗口的不同子图中。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 第一个图
plt.figure()
plt.plot(np.random.rand(10))

# 第二个图
plt.figure()
plt.plot(np.random.rand(10))

plt.show()

四、结论

plt.show() 是matplotlib库中非常重要的一个功能，它确保你的图形被渲染并展示给用户。在绘制多个图表时，合理安排 plt.show() 的调用位置，将有助于更好地控制图形的显示方式和时间。理解并正确使用 plt.show()，对于任何使用matplotlib进行数据可视化的人来说都是必要的技能。