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 npx = 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: TkAggIn [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 pltplt.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 pltplt.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） |
