在python中plt.show过后图像并不会自动关闭

抱歉，我之前的回答有误。在使用 `plt.show()` 后，图像窗口不会自动关闭。`plt.show()` 是一个阻塞函数，它会阻塞程序的执行，直到图像窗口被手动关闭。

如果你想在显示图像后自动关闭图像窗口，并保证程序可以继续运行，可以使用以下方法：

1. 在 `plt.show()` 后添加一行代码，使用 `plt.close()` 方法手动关闭图像窗口：

plt.show()
plt.close()

这样，图像会在显示后自动关闭，程序可以继续执行后续的代码。

2. 如果你使用的是 Jupyter Notebook 或类似的环境，可以考虑使用 `%matplotlib inline` 或 `%matplotlib notebook` 命令，以在图像显示后自动关闭图像窗口并继续执行代码。这样，你就不需要手动添加关闭图像窗口的代码。

请注意，不同的Python环境可能会有不同的行为。在某些环境中，图像窗口可能会在代码执行完毕后自动关闭，而在其他环境中可能需要手动关闭。因此，具体情况可能会有所不同。

相关问题

python plt.show不显示图片

### 回答1：
可能是因为您没有在代码中指定要显示的图片。请确保您已经正确地加载了图片，并使用plt.imshow()函数将其显示出来。另外，也可以尝试在plt.show()之前添加plt.draw()函数，以确保图像已经被绘制。如果问题仍然存在，请检查您的matplotlib版本是否正确，并尝试重新安装。

### 回答2：
在使用Python的matplotlib库绘制图像时，有时候会出现plt.show()无法显示图片的情况。这可能是因为以下几个原因：

1. 代码逻辑错误：在绘制图像时，可能会出现代码逻辑错误，导致图像无法正常绘制，因此无法显示图片。需要检查代码是否正确。

2. 代码运行顺序问题：有时候在绘制图像时，plt.show()命令的位置不正确，可能导致图像无法正常显示。需要确保plt.show()命令在所有绘图命令的后面。

3. matplotlib库版本问题：有些matplotlib库版本可能存在一些问题，可能导致plt.show()无法正常显示图片。需要检查matplotlib库版本，并尝试更新到最新版本。

4. 图像大小问题：有时候图像的大小可能太大，导致plt.show()无法正常显示图片。需要尝试调整图像大小，使其符合显示要求。

5. 系统环境问题：有些系统环境可能会影响plt.show()命令的正常运行，如某些操作系统或IDE中的设置问题。需要尝试更换其他环境，并重新运行代码。

以上是一些常见的plt.show()无法显示图片的问题及其解决方法，希望可以帮助您顺利绘制图像。

### 回答3：
在使用Python的matplotlib库进行可视化的时候，有时候调用plt.show()却发现图片无法显示，这是因为需要设置以下两个环境变量。

首先，需要安装pyqt库：

sudo apt-get install python-qt4

接着，在Python代码中设置以下两个环境变量：

import os

# 设置环境变量，使matplotlib能找到基于QT的画布
os.environ['QT_QPA_PLATFORM']='offscreen'

# 如果你使用的是Mac OS X，还需要设置一个环境变量使matplotlib能找到对应的Framework
# 其中/path/to/matplotlib 需要改成你自己的matplotlib安装路径
os.environ['PYTHONHOME']='/path/to/matplotlib/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8'

接下来就可以正常调用plt.show()显示图片了。如果还是无法显示，请检查环境变量是否设置正确，同时可以尝试升级matplotlib库和python版本。

# 绘制滤波后信号 plt.figure() plt.plot(aco_filtered) plt.show() 为什么python里面我不关掉生成的figure后面代码运行结果就不显示

在Python的matplotlib库中，当你调用`plt.plot()`和`plt.show()`函数后，它会在一个新的窗口中绘制图像并暂停程序执行，直到你关闭该窗口。如果你不在`plt.show()`之后关闭这个窗口，后续的代码会等待用户交互（例如点击关闭按钮），除非你在同一个绘图环境中继续添加新的命令（如`plt.clf()`或`plt.close()`手动关闭当前图形），否则新代码的输出将会覆盖之前的图像。

如果你希望在同一窗口中展示多个图像，可以考虑以下几种做法：

1. 使用`plt.legend()`添加图例，并在需要的时候更新图像。
2. 使用`plt.pause()`短暂暂停，然后继续绘制下一张图，最后再显示整个图像序列。
3. 创建多个独立的图形窗口，而不是在一个窗口中连续绘制。

如果你想避免等待用户操作后才能看到新的内容，最好的实践是在每次绘制完成后立即清除图像，比如：

plt.figure()
plt.plot(aco_filtered)
plt.pause(0.1)  # 或者其他适合的时间间隔
plt.clf()  # 清除当前图像
# ... 然后继续绘制新的内容 ...

记住，在每次`plt.show()`之前清空图像，以便在同一个窗口中按顺序显示所有的绘图。