plt.show()什么时候不用写？什么时候必须写？

在 Jupyter Notebook / IPython 环境中，默认开启 “自动显示模式”（%matplotlib inline 或 %matplotlib notebook），绘图后会自动渲染图像，无需手动调用 plt.show()。以下是具体分析：

---

1. 无需写 plt.show() 的场景

（1）Jupyter Notebook / JupyterLab

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x))  # 直接显示图像，无需 plt.show()

• 原因：Jupyter 会自动捕获 Matplotlib 的绘图输出并嵌入到单元格中。

---

（2）IPython 终端

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

In [2]: plt.plot([1,2,3])  # 图像窗口自动弹出

• 原因：%matplotlib 魔法命令会启用交互式后端。

---

（3）使用 matplotlib.pyplot 保存图像时

plt.plot([1,2,3])
plt.savefig("figure.png")  # 保存图像时，无需 plt.show()

• 原因：savefig() 会直接将图像写入文件，不依赖显示窗口。

---

（4）某些 IDE 的实时预览功能

• PyCharm：在脚本中绘图时，会自动弹出预览窗口。
• VS Code：安装 Matplotlib 扩展后，可实时渲染图像。

---

2. 必须写 plt.show() 的场景

（1）标准 Python 脚本（.py 文件）

# test.py
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3])
plt.show()  # 必须调用才能显示图像

• 原因：脚本文件没有交互式环境，需要手动触发显示。

---

（2）使用非交互式后端时

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')  # 非交互式后端（无窗口）
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3])
plt.savefig("figure.png")  # 仅保存，不显示
# plt.show()  # 此时调用也不会有窗口弹出

---

（3）多图绘制时，需要手动控制显示时机

plt.figure(1)
plt.plot([1,2,3])

plt.figure(2)
plt.plot([4,5,6])

plt.show()  # 同时显示两个图像窗口

---

3. 总结

环境/场景	是否需要 plt.show()
Jupyter Notebook / Lab	否（自动显示）
IPython 终端（%matplotlib）	否（自动弹出）
标准 Python 脚本（.py）	是（必须调用）
仅保存图像（savefig）	否（无需显示）
非交互式后端（如 Agg）	否（无窗口）

---