Python命令行运行代码关闭绘图后，如何不重新执行代码再次绘制信号

报错原因说明 #

'plt.plot' 不是内部或外部命令的报错是因为plt.plot(signal)属于Python代码，只能在Python/IPython的交互解释器环境中执行，不能直接输入到系统的命令行终端运行。

可用解决方案 #

方案1：交互模式运行脚本（最接近MATLAB使用体验） #

普通的python signal.py运行结束后Python解释器会直接退出，所有内存中的变量都会被销毁，自然无法后续调用。加上-i参数启动交互模式即可让解释器在脚本运行结束后保留运行环境：

• 执行命令：python -i signal.py
• 脚本跑完后会停留在Python交互终端，你代码中生成的samples、signal、fs等所有变量都可以直接调用，输入以下代码即可重新绘图：

  plt.plot(signal)
  plt.show()
  

如果安装了IPython，使用ipython -i signal.py运行体验更好，支持代码补全、历史命令回溯等功能，和MATLAB工作区的使用逻辑几乎一致。

方案2：持久化存储变量到本地，后续随时加载 #

如果你需要关闭终端后下次还能调用之前生成的变量，可以用Python内置的pickle模块将变量序列化存储到本地文件，使用时直接加载即可，无需重新运行信号生成逻辑。

1. 修改你的signal.py代码，新增变量存储逻辑：

   import pickle
   import numpy as np
   from scipy.io import wavfile
   from matplotlib import pyplot as plt
   
   # 请补全你自己的t、f、fs参数定义
   t = 1
   f = 440
   fs = 44100
   
   samples=np.arange(t*fs)/fs
   signal=np.sin(2*np.pi*f*samples)
   signal*=32767
   signal=np.int16(signal)
   wavfile.write(input("Name your file: "),fs,signal)
   plt.plot(signal)
   plt.show()
   
   # 存储所有需要保留的变量到pkl文件
   workspace_data = {
       "samples": samples,
       "signal": signal,
       "fs": fs,
       "f": f,
       "t": t
   }
   with open("signal_workspace.pkl", "wb") as f:
       pickle.dump(workspace_data, f)
   

2. 后续需要调用变量时，在任意Python环境中执行以下代码即可加载：

   import pickle
   from matplotlib import pyplot as plt
   
   with open("signal_workspace.pkl", "rb") as f:
       workspace = pickle.load(f)
   # 直接使用加载的变量
   signal = workspace["signal"]
   plt.plot(signal)
   plt.show()
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者whoknowsmerida