plt.show(block=False)和plt.show()在保存图片时图片不同

时间: 2023-09-24 17:04:02 浏览: 101
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解决matplotlib库show()方法不显示图片的问题

plt.show(block=False)和plt.show()在保存图片时是有一些差别的。 当使用plt.show(block=False)时，它会以非阻塞模式显示图像。这意味着在显示图像的同时，程序会继续执行后续的代码，不会暂停在plt.show()这一行。因此，如果在plt.show()之后保存图片，可能会保存的是空白的图像，因为图像还没有完全显示出来。 而当使用plt.show()时，它会以阻塞模式显示图像。也就是说，在执行plt.show()之后，程序会暂停在这一行，直到关闭图像窗口才会继续执行后续的代码。这样，在保存图片时，可以确保保存的是完整的图像。 所以，如果你想保存完整的图像，请使用plt.show()而不是plt.show(block=False)。
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vehicle-speed-check-master.zip

一个监测车辆跟踪的例子 import cv2 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt class Hog_descriptor(): def __init__(self, img, cell_size=16, bin_size=8): ...plt.show()

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

好的，你可以将这段代码修改为： python def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6, save_path): ...这样就可以一张张输出图片了，你只需要传入一个保存路径参数 save_path 即可。

faces_data_bunch = people = fetch_lfw_people(data_home = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\face",download_if_missing=False,min_faces_per_person=70, resize=0.4) print(faces_data_bunch.target_names) print(faces_data_bunch.data.shape) print(faces_data_bunch.images.shape) print(faces_data_bunch.target.shape) # 输出同一个人的人脸 n = 5 tt = 0 t = faces_data_bunch.target[0] print("输出的人脸都属于：",faces_data_bunch.target_names[faces_data_bunch.target[0]]) f = plt.figure() for i in range(faces_data_bunch.target.shape[0]): if faces_data_bunch.target[i] == t: f.add_subplot(1, n, tt + 1) plt.imshow(faces_data_bunch.images[i]) tt = tt+1 if(tt>=n): break plt.show(block=True)

这段代码是用于获取人脸数据集的，其中数据存放在指定路径下的 "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\face" 文件夹中。数据集只包含每个人脸出现...输出结果包含该数据集的人名、数据数量、图片数量和目标数量等信息。

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...

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...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 cv2 import matplotlib.pyplot as plt %假设图像块大小为16x16 block_size = 5 %# 假设稀疏表示字典为一个大小为(n, block_size*block_size)的矩阵 sparse_dict = 4% 将稀疏表示字典中的每个图像块转换为图像格式 images = [] for i in range(sparse_dict.shape[0]): block = sparse_dict[i].reshape(block_size, block_size) images.append(block) %# 将所有图像块排列在一起，形成一个字典图片 dict_image=cv2.vconcat([cv2.hconcat(images[i:i+10]) for i in range(0, len(images), 10)])%# 显示字典图片 plt.imshow(dict_image, cmap='gray') plt.show()

这段代码是用于将一个稀疏表示字典中的每个图像块转换为图像格式，并将所有图像块排列在一起，形成一个字典图片。其中，稀疏表示字典的大小为(n, block_size*...最后，通过plt库中的imshow()和show()函数显示字典图片。

plt.show()

### 回答1： plt.show() 是一个 Matplotlib 库的函数，用于显示绘制的图形。...因此，在使用matplotlib库绘图时，通常需要在设置图形参数和绘制图形后调用plt.show()函数来显示图形，从而达到图形的可视化目的。

plt.show()后面的程序不运行

如果plt.show()后面的程序没有运行，可能是因为plt.show()是...如果您想要在显示图像的同时继续执行其他的代码，可以考虑使用plt.show(block=False)来非阻塞显示图像，或者使用多线程来同时显示图像和运行其他的代码。

用plt.show() 如何再VS 中展示出来

您可以在VS中使用以下代码将plt.show()的展示结果打印出来： ...当然，也可以将block=True改为block=False，这样plt.show()不会阻塞程序执行，但此时您需要手动关闭图表窗口再进行下一步操作。

如何执行plt.show()不暂停，写出具体代码

接着使用plt.show(block=False)函数来显示图形，并且设置block参数为False，这样plt.show()函数在显示完图形后将不会暂停程序的运行，而是立即返回。之后的后续代码将会继续执行。 需要注意的是，需要在运行此代码...

如何通过plt.show()正确地显示动画而不是阻塞？

1. **非阻塞模式**：你可以添加block=False参数，如 plt.show(block=False)。这样plt.show()会立即返回，不会等待窗口关闭，动画会继续在后台运行。 python ani = animation.FuncAnimation(fig, update_...

plt.show()一次性图形都展示出来啦 想要一个一个出现怎么解决

在Matplotlib库中，如果你想要每个图形逐个显示，而不是一次性全部显示出来，你可以使用plt.pause()函数配合plt.show(block=False)。这里是一个简单的示例： python import matplotlib.pyplot as plt # ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据集 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([2, 4, 1, 3, 5]) z = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # 创建三维图形对象 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 绘制三维散点图 ax.scatter(x, y, z) # 设置坐标轴标签和标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') ax.set_title('3D Scatter Plot') # 显示图形 plt.show()为什么输出一片空白

这段代码应该是可以绘制出三维散点图的，但是可能是由于缺少...如果还是无法绘制图形，您可以尝试在pyplot.show()函数中添加参数block=False，即： plt.show(block=False) 这样就可以非阻塞地显示图形了。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.animation as animation g = 9.8 # 重力加速度 v0 = 20 # 初始速度 h0 = 100 # 初始高度 t_max = 10 # 最大时间 dt = 0.01 # 时间步长 def free_fall(t): v = v0 - g*t h = h0 - v0*t + 0.5*(v0+v)*t return h, v def init(): line.set_data([], []) return line, def update(frame): t = frame * dt x, y = [], [] h, v = free_fall(t) x.append(0) y.append(h) line.set_data(x, y) return line, fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(0, 100) line, = ax.plot([], [], 'o-', lw=2) ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=int(t_max/dt), init_func=init, blit=True) plt.show()

这段代码实现了一个考虑空气阻力的自由落体运动动画，但是缺少了一些关键的语句，导致图像无法正常显示。...plt.show(block=False) plt.pause(5) plt.close() 这样程序会在显示图像5秒后自动关闭窗口。

若plt.savefig()和writer.grab_frame()之间没有正确的交互该如何解决

你可以尝试关闭缓存或者在保存之前清除缓存，如 plt.close('all') 或 plt.show(block=False)。 4. **错误处理**：检查是否存在异常，比如ValueError或AttributeError，这可能是writer对象在某个点损坏了...

for rep in range(6): f=np.zeros((m,k)) for j in range(m): gap= np.tile(x[:,j].reshape(-1,1),(1,k))-centers dist=np.linalg.norm(gap,axis=0) f[j,np.argmin(dist)]=1 if rep<3: row=0 else: row=1 for i in range(k): axs[row,rep%3].plot(x[0,f[:,i]==1],x[1,f[:,i]==1],'o') centers[:,i]=np.mean(x[:,f[:,i]==1],axis=1) axs[row,rep%3].plot(centers[0,:],centers[1,:],'r+') plt.show()

另外，如果您使用的是Jupyter Notebook或者IPython环境，需要在plt.show()函数中添加参数block=True，以确保图像能够正确显示。 如果您无法解决这个问题，请提供更多的信息，让我更好地帮助您解决问题。

如何解决Jupyter notebook中使用plt.imshow函数后程序陷入无响应的问题？

当在Jupyter Notebook中使用plt.imshow()函数绘制图像后遇到程序无响应的情况，可能是由于图像数据量过大或者是绘图操作阻塞了交互进程。以下是一些解决方法： ...plt.show(block=False) # 或者 plt.pause(0.1)

python 如何解决plt show的阻塞的问题

3. 使用plt.show(block=False)：直接设置show函数的block参数为False，这样就不会阻塞代码执行，但你需要手动管理窗口关闭。例如： python plt.show(block=False) input() # 或者使用 plt....

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