¿Por qué plt.imshow() no muestra la imagen?

Tengo este código, copiado de un tutorial:

import numpy as np
np.random.seed(123)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist
(X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data()
print X_train.shape
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(X_train[0])

No se mostró ninguna imagen. ¿Por qué no?

No parece haber ningún problema con el backend de matplotlib en mi computadora. Lo probé así:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [[0, 0.25], [0.5, 0.75]]

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap=plt.get_cmap('hot'), interpolation='nearest',
               vmin=0, vmax=1)
fig.colorbar(im)
plt.show()

y fue capaz de producir una imagen:

También intenté imprimir X_train[0] y se ve bien.

La solución fue tan simple como agregar plt.show() al final del fragmento de código:

import numpy as np
np.random.seed(123)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist
(X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data()
print X_train.shape
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(X_train[0])
plt.show()

plt.imshow simplemente termina de dibujar una imagen en lugar de imprimirla. Si desea imprimir la imagen, solo necesita agregar plt.show.

plt.imshow muestra la imagen en los ejes, pero si necesita mostrar varias imágenes, use show() para terminar la figura. El siguiente ejemplo muestra dos figuras:

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
(X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data()
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imshow(X_train[0])
plt.show()
plt.imshow(X_train[1])
plt.show()

En Google Colab, si comentas el show() método del ejemplo anterior, solo se mostrará una sola imagen (la última conectada con X_train[1]).

Aquí está el contenido de la ayuda:

plt.show(*args, **kw)
        Display a figure.
        When running in ipython with its pylab mode, display all
        figures and return to the ipython prompt.

        In non-interactive mode, display all figures and block until
        the figures have been closed; in interactive mode it has no
        effect unless figures were created prior to a change from
        non-interactive to interactive mode (not recommended).  In
        that case it displays the figures but does not block.

        A single experimental keyword argument, *block*, may be
        set to True or False to override the blocking behavior
        described above.



plt.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None, data=None, **kwargs)
        Display an image on the axes.

Parameters
----------
X : array_like, shape (n, m) or (n, m, 3) or (n, m, 4)
    Display the image in `X` to current axes.  `X` may be an
    array or a PIL image. If `X` is an array, it
    can have the following shapes and types:

    - MxN -- values to be mapped (float or int)
    - MxNx3 -- RGB (float or uint8)
    - MxNx4 -- RGBA (float or uint8)

    The value for each component of MxNx3 and MxNx4 float arrays
    should be in the range 0.0 to 1.0. MxN arrays are mapped
    to colors based on the `norm` (mapping scalar to scalar)
    and the `cmap` (mapping the normed scalar to a color).