互动人物#

在处理数据时，交互性是无价的。Matplotlib GUI 窗口中内置的平移/缩放和鼠标定位工具通常就足够了，但您也可以使用事件系统来构建自定义的数据探索工具。

Matplotlib 附带与多个 GUI 工具包（Qt、Tk、Wx、GTK、macOS、JavaScript）的后端绑定，第三方包提供与kivy和Jupyter Lab的绑定。为了使图形响应鼠标、键盘和绘制事件，GUI 事件循环需要与交互式提示集成。我们推荐使用 IPython（见下文）。

该pyplot模块提供用于显式创建图形的功能，包括交互式工具、工具栏、工具提示和键绑定：

pyplot.figure: 创建新的空Figure图或选择现有图窗
pyplot.subplots: 创建一个新的Figure并用网格填充它Axes

pyplot有一个可以通过访问的“当前图形”pyplot.gcf的概念和一个通过访问的“当前轴”的概念pyplot.gca。几乎所有的函数都pyplot通过当前的Figure/ Axes（或创建一个）适当地传递。

Matplotlib 保留对通过pyplot.figureor创建的所有打开图形的引用，pyplot.subplots这样图形就不会被垃圾收集。Figures 可以通过单独关闭和pyplot注销 pyplot.close；所有 openFigure都可以通过plt.close('all').

有关 Matplotlib 的事件系统和集成事件循环的更多讨论，请阅读：

交互式图形和异步编程

事件处理和拣选

IPython 集成#

我们建议将 IPython 用于交互式 shell。除了其所有功能（改进的制表符补全、魔术、多行编辑等）之外，它还确保 GUI 工具包事件循环与命令行正确集成（请参阅命令提示符集成）。

在此示例中，我们通过 IPython 提示创建和修改图形。该图显示在 QtAgg GUI 窗口中。要配置集成并启用交互模式，请使用以下 %matplotlib魔法：

In [1]: %matplotlib
Using matplotlib backend: QtAgg

In [2]: import matplotlib.pyplot as plt

创建一个新的图形窗口：

In [3]: fig, ax = plt.subplots()

将数据的线图添加到窗口：

In [4]: ln, = ax.plot(range(5))

将线的颜色从蓝色更改为橙色：

In [5]: ln.set_color('orange')

如果您希望禁用绘图的自动重绘：

In [6]: plt.ioff()

如果您希望重新启用绘图的自动重绘：

In [7]: plt.ion()

在最新版本的Matplotliband中，导入和调用IPython就足够了。保证在所有版本的 Matplotlib 和 IPython 中都可以使用魔法。matplotlib.pyplotpyplot.ion%

交互模式#

`pyplot.ion`	启用交互模式。
`pyplot.ioff`	禁用交互模式。
`pyplot.isinteractive`	返回是否在每个绘图命令后更新绘图。

`pyplot.show`	显示所有打开的数字。
`pyplot.pause`	为间隔秒运行 GUI 事件循环。

交互模式控制：

是否自动显示创建的图形
对艺术家的更改是否会自动触发重新绘制现有人物
当pyplot.show()不给定参数时返回：立即，或在所有图形都已关闭之后

如果处于交互模式：

新创建的数字将立即显示
当元素改变时，图形会自动重绘
pyplot.show()显示数字并立即返回

如果不在交互模式下：

新创建的图形和对图形的更改直到
- pyplot.show()叫做
- pyplot.pause()叫做
- FigureCanvasBase.flush_events()叫做
pyplot.show()运行 GUI 事件循环并且在所有绘图窗口关闭之前不会返回

如果您处于非交互模式（或在非交互模式下创建图形），您可能需要显式调用pyplot.show 以在屏幕上显示窗口。如果您只想在固定时间内运行 GUI 事件循环，则可以使用pyplot.pause. 这将阻止您的代码进度，就像您调用了一样 time.sleep，确保显示当前窗口并在需要时重新绘制，并在指定的时间段内运行 GUI 事件循环。

与命令提示符集成的 GUI 事件循环和处于交互模式的图形是相互独立的。如果您使用pyplot.ion但未安排事件循环集成，则在提示等待输入时，您的图形将出现但不会交互。您将无法平移/缩放，甚至可能无法渲染图形（窗口可能显示为黑色、透明或作为其下方桌面的快照）。相反，如果您配置事件循环集成，则无论 pyplot 的“交互模式”如何，显示的图形都会在等待提示输入时做出响应。

无论交互模式设置和事件循环集成如何组合，如果您使用、或以其他方式运行 GUI 主循环，图形都会pyplot.show(block=True)响应pyplot.pause。

警告

使用Figure.show它可以在屏幕上显示图形而无需启动事件循环且无需处于交互模式。这可能有效（取决于 GUI 工具包），但可能会导致图形无响应。

默认用户界面#

创建的窗口pyplot有一个带有导航按钮的交互式工具栏和光标指向的数据值的读数。默认情况下注册了许多有用的键绑定。

导航键盘快捷键#

下表包含所有默认键，可以使用matplotlibrc覆盖。

命令	默认键绑定和 rcParam
主页/重置	`rcParams["keymap.home"]`（默认：）`['h', 'r', 'home']`
后退	`rcParams["keymap.back"]`（默认：）`['left', 'c', 'backspace', 'MouseButton.BACK']`
向前	`rcParams["keymap.forward"]`（默认：）`['right', 'v', 'MouseButton.FORWARD']`
平移/缩放	`rcParams["keymap.pan"]`（默认`['p']`：）
缩放至矩形	`rcParams["keymap.zoom"]`（默认`['o']`：）
节省	`rcParams["keymap.save"]`（默认：）`['s', 'ctrl+s']`
切换全屏	`rcParams["keymap.fullscreen"]`（默认：）`['f', 'ctrl+f']`
切换主要网格	`rcParams["keymap.grid"]`（默认`['g']`：）
切换次要网格	`rcParams["keymap.grid_minor"]`（默认`['G']`：）
切换 x 轴刻度（对数/线性）	`rcParams["keymap.xscale"]`（默认：）`['k', 'L']`
切换 y 轴刻度（对数/线性）	`rcParams["keymap.yscale"]`（默认`['l']`：）
关闭图	`rcParams["keymap.quit"]`（默认：）`['ctrl+w', 'cmd+w', 'q']`
将平移/缩放约束到 x 轴	使用鼠标平移/缩放时按住x
将平移/缩放约束到 y 轴	使用鼠标平移/缩放时按住y
保留纵横比	使用鼠标平移/缩放时按住CONTROL

其他 Python 提示#

交互模式在默认的 Python 提示符下工作：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.ion()
>>>

但是，这并不能确保事件挂钩已正确安装，并且您的图形可能没有响应。有关详细信息，请参阅您的 GUI 工具包的文档。

Jupyter 笔记本/JupyterLab #

笔记

要获得此处描述的交互式功能，您必须使用交互式后端。笔记本中的默认后端，即内联后端，不是。backend_inline 渲染一次图形并在执行单元格时将静态图像插入笔记本中。因为图像是静态的，它们不能被平移/缩放、接受用户输入或从其他单元格更新。

要在“经典”笔记本或 Jupyter 实验室中获得交互式图形，请使用使用ipywidget框架的ipympl后端（必须单独安装）。如果安装使用魔法：ipympl

%matplotlib widget

选择并启用它。

如果只需要使用经典笔记本，可以使用

%matplotlib notebook

它使用backend_nbaggMatplotlib 提供的后端；但是，nbagg 在 Jupyter Lab 中不起作用。

图形用户界面 + Jupyter #

您还可以ipympl在 Jupyter Notebook 中使用非 GUI 后端之一。如果您在本地运行 Jupyter 内核，GUI 窗口将在您的桌面上与您的 Web 浏览器相邻生成。如果您在远程服务器上运行笔记本，内核将尝试在远程计算机上打开 GUI 窗口。除非您已安排将 xserver 转发回您的桌面，否则您将无法看到该窗口或与该窗口进行交互。它也可能引发异常。

PyCharm、Spyder 和 VSCode #

许多 IDE 都内置了与 Matplotlib 的集成，请查阅他们的文档以获取配置详细信息。