Python中的 Matplotlib.pyplot.ion()

Matplotlib 是Python中用于数组二维图的惊人可视化库。 Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈配合使用。可视化的最大好处之一是它允许我们以易于理解的视觉效果直观地访问大量数据。 Matplotlib 由几个图组成，如线、条、散点图、直方图等。
matplotlib.pyplot.ion()用于打开交互模式。要检查交互模式的状态，可以运行以下命令，

plt.rcParams['interactive']

或者，这个命令

plt.isinteractive()

Matplotlib 还在幕后与不同的后端进行交互。在 matplotlib 中渲染图表背后的主力是它的后端。一些交互式后端会在每次更改后动态更新并弹出给用户。默认情况下，交互模式是关闭的。
句法：

matplotlib.pyplot.ion()

它不接受任何参数。
示例 1：

Python3

import matplotlib.pyplot as plt
  
#the function to turn on interactive mode
plt.ion()
 
#creating randomly generate collections/data
random_array = np.arange(-4, 5)
collection_1 = random_array ** 2
collection_2 = 10 / (random_array ** 2 + 1)
figure, axes = plt.subplots()
 
axes.plot(random_array, collection_1,
          'rx', random_array,
          collection_2, 'b+',
          linestyle='solid')
 
axes.fill_between(random_array,
                  collection_1,
                  collection_2,
                  where=collection_2>collection_1,
                  interpolate=True,
                  color='green', alpha=0.3)
 
lgnd = axes.legend(['collection-1',
                    'collection-2'],
                   loc='upper center',
                   shadow=True)
 
lgnd.get_frame().set_facecolor('#ffb19a')

输出：

示例 2：

Python3

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.ion()
plt.plot([1.4, 2.5])
plt.title(" Sample interactive plot")
 
axes = plt.gca()
axes.plot([3.1, 2.2])

输出：