Чтобы продолжать вычисления после отображения графиков в Matplotlib, можно запустить их в отдельном потоке процесса. Это позволяет программе оставаться интерактивной и отвечать на запросы в реальном времени. Это достигается с помощью функций ion() и show(block=False), которые переводят Matplotlib в интерактивный режим, и, таким образом, не блокируют выполнение скрипта.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import threading
def plot_in_thread():
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.ion() # включаем интерактивный режим
plt.plot(x, y)
plt.show(block=False)
# Создаем отдельный поток для графического интерфейса
plot_thread = threading.Thread(target=plot_in_thread)
plot_thread.start()
# Основной код продолжает выполняться здесь
print("Продолжаем вычисления...")
for i in range(1000000): # Простая имитация долгих вычислений
pass
print("Вычисления завершены")
Этот подход особенно полезен, когда вы работаете с данными в реальном времени или рядом вычислительных задач, но его стоит использовать с осторожностью, тестируя на возможные проблемы синхронизации данных между потоками.
Категория: Информатика
Теги: Python, многозадачность, визуализация данных