Matplotlib.pyplot.ion() en Python

Matplotlib es una increíble biblioteca de visualización en Python para gráficos 2D de arrays. Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos multiplataforma basada en arrays NumPy y diseñada para funcionar con la pila SciPy más amplia. Uno de los mayores beneficios de la visualización es que nos permite el acceso visual a grandes cantidades de datos en imágenes fácilmente digeribles. Matplotlib consta de varios gráficos como línea, barra, dispersión, histograma, etc.
Matplotlib.pyplot.ion () se usa para activar el modo interactivo. Para verificar el estado del modo interactivo, puede ejecutar los siguientes comandos, 
 

plt.rcParams['interactive']

o, este comando
 

plt.isinteractive()

Matplotlib también interactúa con diferentes backends detrás de escena. El caballo de batalla detrás de la representación de gráficos en matplotlib son sus backends. Algunos backends interactivos se actualizan dinámicamente y aparecen para los usuarios después de cada cambio. De forma predeterminada, el modo interactivo está desactivado.
Sintaxis: 
 

matplotlib.pyplot.ion()

No acepta parámetros.
Ejemplo 1: 
 

import matplotlib.pyplot as plt
  
#the function to turn on interactive mode
plt.ion()
 
#creating randomly generate collections/data
random_array = np.arange(-4, 5)
collection_1 = random_array ** 2
collection_2 = 10 / (random_array ** 2 + 1)
figure, axes = plt.subplots()
 
axes.plot(random_array, collection_1,
          'rx', random_array,
          collection_2, 'b+',
          linestyle='solid')
 
axes.fill_between(random_array,
                  collection_1,
                  collection_2,
                  where=collection_2>collection_1,
                  interpolate=True,
                  color='green', alpha=0.3)
 
lgnd = axes.legend(['collection-1',
                    'collection-2'],
                   loc='upper center',
                   shadow=True)
 
lgnd.get_frame().set_facecolor('#ffb19a')

Producción: 
 

  
Ejemplo 2: 
 

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.ion()
plt.plot([1.4, 2.5])
plt.title(" Sample interactive plot")
 
axes = plt.gca()
axes.plot([3.1, 2.2])

Producción: