关闭Pyplot窗口

Question

最终编辑：

我在关闭pyplot窗口这一主题上发现，实际上可能不应该使用pyplot完成它。SRK给出了一个很好的示例，说明如何处理将在下面的答案中更新的图。我也偶然发现了如何将pyplot图放到Tkinter窗口中，并且Tkinter比pyplot更擅长打开和关闭窗口。这里是怎样把一个pyplot情节变成Tk的窗口，

/最终编辑

我希望能够显示多个图，然后能够从某些代码输入中分别关闭（从屏幕上删除）它们，但是我不知道要这样做的代码输入。

以下是到目前为止我尝试过的。我一直在使用show和close命令的位置，但是我从中获得的唯一真实结果是没有绘制一个或另一个图，但是我无法从屏幕上删除一个图。我一直在插入raw_input（）创建暂停。

编辑：这些图是从Tkinter gui调用的，如果有更好的方法从该方向进行操作，我会很高兴听到它。

任何输入将不胜感激，谢谢。

import matplotlib.pyplot as plt

a = range(0,10)
b = range(0,20,2)
c = range(0,30,3)
d = range(0,40,4)

plot1 = plt.figure()
plt.plot(a,b, 'r-o')

plt.show()

plt.close()

plot2 = plt.figure()
plt.plot(c,d, 'b-o')

plt.show()
plt.close()

编辑代码：这也不起作用。

plot1 = plt.figure(1)
plt.plot(a,b, 'r-o')

plot2 = plt.figure(2)
plt.plot(c,d, 'b-o')
#plt.close(1)
#this will prevent plot1 from being displayed
plt.show()
plt.close(1)  # or ('all') or (plot1)

Answer 1

plt.close() 将关闭当前实例。

plt.close(2) 将关闭图2

plt.close(plot1) 将使用图plot1关闭图

plt.close('all') 将关闭所有漏洞

在这里找到。

请记住，这plt.show()是一个 阻塞
函数，因此在您上面使用的示例代码中，plt.close()直到关闭窗口后才执行该函数，从而使其变得多余。

您可以plt.ion()在代码的开头使用它来使其成为非阻塞的，尽管这还有其他含义。

例

在评论中进行讨论之后，我整理了一个示例，只是为了演示如何使用绘图功能。

下面我创建一个图：

fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.75))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
....
par_plot, = plot(x_data,y_data, lw=2, color='red')

在这种情况下，ax上面是一对轴的手柄。每当我想对这些轴进行操作时，都可以通过调用将当前轴集更改为该特定轴集axes(ax)。

par_plot是line2D实例的句柄。这就是所谓的艺术家。如果要更改该行的属性（例如更改ydata），可以通过引用此句柄来实现。

我还可以通过执行以下操作来创建滑块小部件：

axsliderA = axes([0.12, 0.85, 0.16, 0.075])
sA = Slider(axsliderA, 'A', -1, 1.0, valinit=0.5)
sA.on_changed(update)

第一行为滑块创建了一个新轴（称为axsliderA），第二行创建了sA放置在轴中的滑块实例，第三行指定了当滑块值更改时调用的函数（update）。

我的更新功能可能看起来像这样：

def update(val):
    A = sA.val
    B = sB.val
    C = sC.val
    y_data = A*x_data*x_data + B*x_data + C
    par_plot.set_ydata(y_data)
    draw()

该par_plot.set_ydata(y_data)改变YDATA 财产 的的 Line2D是否 与处理对象par_plot。

该draw()功能更新 当前 轴组。

放在一起：

from pylab import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

def update(val):
    A = sA.val
    B = sB.val
    C = sC.val
    y_data = A*x_data*x_data + B*x_data + C
    par_plot.set_ydata(y_data)
    draw()


x_data = numpy.arange(-100,100,0.1);

fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.75))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
subplots_adjust(top=0.8)

ax.set_xlim(-100, 100);
ax.set_ylim(-100, 100);
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')

axsliderA = axes([0.12, 0.85, 0.16, 0.075])
sA = Slider(axsliderA, 'A', -1, 1.0, valinit=0.5)
sA.on_changed(update)

axsliderB = axes([0.43, 0.85, 0.16, 0.075])
sB = Slider(axsliderB, 'B', -30, 30.0, valinit=2)
sB.on_changed(update)

axsliderC = axes([0.74, 0.85, 0.16, 0.075])
sC = Slider(axsliderC, 'C', -30, 30.0, valinit=1)
sC.on_changed(update)

axes(ax)
A = 1;
B = 2;
C = 1;
y_data = A*x_data*x_data + B*x_data + C;

par_plot, = plot(x_data,y_data, lw=2, color='red')

show()

关于上述内容的注释：当我运行应用程序时，代码会依次依次运行（update我认为它将函数存储在内存中），直到遇到阻塞的show（）为止。当您对其中一个滑块进行更改时，它会从内存中运行更新功能（我认为？）。

这就是为什么show（）如此实现的原因，因此您可以通过使用函数来处理数据来在后台更改值。