plt.plot 关闭窗口

您可以使用以下代码关闭 `plt` 窗口：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3, 4])

# 关闭窗口
plt.close()

这将关闭最近创建的 `plt` 窗口。如果您有多个窗口，可以指定窗口编号来关闭特定的窗口：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
plt.plot([1, 2, 3, 4])

# 绘制另一个图形
plt.plot([4, 3, 2, 1])

# 关闭第一个窗口
plt.close(1)

这将关闭窗口编号为 1 的窗口。

相关问题

x = np.array(test_loss, dtype=np.float64) # 绘制折线图 plt.plot(x, test_loss, label='Test Loss') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Test Loss Curve') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') # 显示图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()为什么不显示图像

如果你按照你的代码描述使用 `plt.show()` 函数来显示图像，但是却没有看到任何图像，这可能是因为你的图像被阻塞了。在 Matplotlib 中，当你调用 `plt.show()` 函数时，它会打开一个图像窗口来显示图像，并将程序阻塞在这里，直到你关闭这个窗口。如果你的程序在这里被阻塞住了，那么你就看不到任何图像了。

为了解决这个问题，你可以尝试使用 `plt.show(block=False)` 函数来非阻塞显示图像。这个函数会在显示图像的同时，允许你的程序继续执行。例如，你可以使用以下代码来显示你的折线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义测试集的 Loss 值
test_loss = [1.2580, 1.0588, 0.9649, 0.7881, 0.7288, 0.6999, 0.6862, 0.6809, 0.6776, 0.6754, 0.6734, 0.6704, 0.6683, 0.6668, 0.6476, 0.6442, 0.6431, 0.6423, 0.6418, 0.6411, 0.6404, 0.6399, 0.6396, 0.6393, 0.6392, 0.6390, 0.6388, 0.6386, 0.6385, 1.1399]

# 将测试集 Loss 值转换为 numpy.float64 类型
test_loss = np.array(test_loss, dtype=np.float64)

# 定义 x 轴的取值范围
x = range(len(test_loss))

# 绘制折线图
plt.plot(x, test_loss, label='Test Loss')

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Test Loss Curve')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')

# 显示图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show(block=False)

在这个代码示例中，我们使用 `plt.show(block=False)` 非阻塞地显示了折线图。这样，你应该能够看到你的折线图了。

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show() plt.waitforbuttonpress()报错了

在使用`plt.waitforbuttonpress()`函数时，需要在图像窗口中按下鼠标或键盘才能继续执行程序。如果没有按下任何键或鼠标，程序就会一直停留在这里，直到用户手动关闭窗口。但是在一些情况下，可能会出现无法正常响应鼠标或键盘事件的情况，导致程序一直停留在这里，这时就会出现错误。

可以尝试使用`plt.show(block=True)`或者`input()`代替`plt.waitforbuttonpress()`来等待用户输入，例如：

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
plt.show(block=True)

或者

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
input("Press Enter to continue...")

这样就可以等待用户输入后再继续执行程序。