关于python：如何在IPython笔记本中打开交互式matplotlib窗口？


How can I open the interactive matplotlib window in IPython notebook?

我将i python与--pylab=inline结合使用，有时希望快速切换到交互式可缩放matplotlib GUI以查看绘图(在终端python控制台中绘制某些内容时弹出)。我怎么能做到？最好不要离开或重新启动我的笔记本。

在ipy笔记本中，内联图的问题是它们的分辨率有限，我无法放大它们以看到一些较小的部分。使用从终端开始的maptlib图形用户界面，我可以选择要放大的图形的矩形，并相应地调整轴。我试着用

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from matplotlib import interactive
interactive(True)

和

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interactive(False)

号

但那没什么作用。我在网上也找不到任何提示。

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根据文档，您应该能够像这样来回切换：

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In [2]: %matplotlib inline
In [3]: plot(...)

In [4]: %matplotlib qt  # wx, gtk, osx, tk, empty uses default
In [5]: plot(...)

这将弹出一个常规的绘图窗口(可能需要重新启动笔记本)。

我希望这有帮助。

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如果您所要做的就是从内联图切换到交互式和后退(以便您可以平移/缩放)，最好使用%Matplotlib Magic。

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#interactive plotting in separate window
%matplotlib qt

号

回到HTML

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#normal charts inside notebooks
%matplotlib inline

%pylab magic导入了许多其他东西，甚至可能导致冲突。它执行"从Pylab导入*"。

您还可以使用新的笔记本后端(添加到Matplotlib 1.4中)：

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#interactive charts inside notebooks, matplotlib 1.4+
%matplotlib notebook

。

如果你想在图表中有更多的交互性，你可以看MPLD3和Bokeh。如果您没有大量的数据点(例如<5K+)，并且您希望使用普通Matplotlib语法，但是与%Matplotlib笔记本相比，MPLD3更具交互性，那么它非常棒。Bokeh可以处理很多数据，但是您需要学习它的语法，因为它是一个单独的库。

还可以查看PivotTableJS(PIP安装PivotTableJS)

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from pivottablejs import pivot_ui
pivot_ui(df)

不管交互式数据探索多么酷，它都会完全破坏再现性。它发生在我身上，所以我试着只在很早的时候使用它，一旦我对数据有了感觉，就切换到纯内联matplotlib/seaborn。

从Matplotlib1.4.0开始，现在笔记本中有一个交互式后端系统。

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%matplotlib notebook

。

有几个版本的ipython没有注册该别名，返回如下：

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%matplotlib nbagg

。

如果这不起作用，更新你的ipython。

要玩这个，请转到tmpnb.org。

和粘贴

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%matplotlib notebook

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index,
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.cumsum()
df.plot(); plt.legend(loc='best')

进入代码单元(或者只修改现有的python演示笔记本)

我在"jupyter qtconole"中使用ipython，来自Anaconda，www.continuum.io/downloads，5/28/20117。

下面是一个使用IPythonMagic在单独的窗口和内联绘图模式之间来回切换的示例。

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>>> import matplotlib.pyplot as plt

# data to plot
>>> x1 = [x for x in range(20)]

# Show in separate window
>>> %matplotlib
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()

# Show in console window
>>> %matplotlib inline
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()

# Show in separate window
>>> %matplotlib
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()

# Show in console window
>>> %matplotlib inline
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()

# Note: the %matplotlib magic above causes:
#      plt.plot(...)
# to implicitly include a:
#      plt.show()
# after the command.
#
# (Not sure how to turn off this behavior
# so that it matches behavior without using %matplotlib magic...)
# but its ok for interactive work...
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更好的解决方案可能是图表库。它使您能够使用优秀的海图JavaScript库来制作漂亮的交互式绘图。HighCharts使用html svg标记，因此所有图表实际上都是矢量图像。

一些功能：

  • 矢量图，可以用.png、.jpg和.svg格式下载，这样就不会遇到分辨率问题。
  • 交互式图表(缩放、滑动、悬停在点上…)
  • 在ipython笔记本中可用
  • 使用异步绘图功能，同时探索数百个数据结构。

免责声明：我是图书馆的开发者

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重新启动内核并清除输出(如果不是从新笔记本开始)，然后运行

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%matplotlib tk

。

有关更多信息，请使用matplotlib进行绘图