如何让Matplotlib在一个窗口中同时显示多个图表？

我明白你习惯了Jupyter里图表自动依次展示的流畅体验，在普通Python脚本里Matplotlib默认的阻塞式显示确实有点反直觉。这里有两种简单的方法解决这个问题：

方法1：使用非阻塞式显示模式 #

默认的plt.show()会暂停程序运行，直到你关闭当前图表窗口。我们可以给它加上block=False参数，让图表显示后程序继续执行，最后再用一个不带参数的plt.show()来保持所有窗口处于打开状态：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

housing = pd.read_csv("C:\\Users\\<username>\\handson-ml\\datasets\\housing\\housing.csv")

# 第一个图表：非阻塞显示，程序继续向下执行
housing.hist(bins=50, figsize=(20,15))
plt.show(block=False)

housing["income_cat"] = np.ceil(housing["median_income"]/1.5)
housing["income_cat"].where(housing["income_cat"]<5, 5.0, inplace=True)

# 第二个图表：同样非阻塞，最后用plt.show()维持所有窗口
plt.hist(housing["income_cat"])
plt.show()

方法2：将图表放在同一个窗口的子图中 #

如果希望所有图表在一个窗口里有序展示（类似Jupyter里的连续输出），可以用subplots创建子图布局，一次性显示所有内容：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

housing = pd.read_csv("C:\\Users\\<username>\\handson-ml\\datasets\\housing\\housing.csv")

# 创建2行1列的子图布局，调整整体尺寸适配两个图表
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(20, 25))

# 在第一个子图绘制房屋数据的直方图
housing.hist(bins=50, ax=ax1)
ax1.set_title("Housing Dataset Histograms")

# 处理收入分类数据
housing["income_cat"] = np.ceil(housing["median_income"]/1.5)
housing["income_cat"].where(housing["income_cat"]<5, 5.0, inplace=True)

# 在第二个子图绘制收入分类的直方图
ax2.hist(housing["income_cat"])
ax2.set_title("Income Category Distribution")

# 自动调整子图间距，避免标题和图表内容重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

额外小技巧：模拟Jupyter的交互式体验 #

如果你想在Atom里完全复刻Jupyter的使用感，可以安装Hydrogen插件，它支持在Atom里逐单元格运行代码，图表会直接内嵌在编辑器中显示，不用手动调整plt.show()的参数，和Jupyter Notebook的体验几乎一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashwin