%matplotlib内联的具体用途是什么?


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从IPython 5.0和matplotlib 2.0开始,可以避免使用IPython的特殊魔力和用途matplotlib.pyplot.ion()/matplotlib.pyplot.ioff()在IPython之外工作的优势。

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如果您正在运行Jupyter笔记本,%matplotlib内联命令将使绘图输出显示在笔记本中,也可以存储。

我认为,在Jupyter/matplotlib的最新版本中,图形是“内联”绘制的,无需使用%matplotlib内联。

所以有人可能会认为这个命令现在是无用的…但据我理解,它创建了一个配置绘图参数的“管理器”。Matplotlib在创建地物时查找现有管理器,并在必要时创建一个管理器。matplotlib.pyplot.figure内部:

    manager = _pylab_helpers.Gcf.get_fig_manager(num)
    if manager is None:
        # not relevant stuff…
        manager = new_figure_manager(
            num, figsize=figsize, dpi=dpi,
            facecolor=facecolor, edgecolor=edgecolor, frameon=frameon,
            FigureClass=FigureClass, **kwargs)

现在,设置绘图参数(rcParams)本身不会创建“管理器”。因此,当第一次绘制地物时,将创建一个新的管理器,并覆盖您的参数。

注释/取消注释%matplotlib内联并查看结果。(不要忘记在每次尝试之间重新启动内核!)

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread
# %matplotlib inline

plt.rcParams["figure.dpi"] = 200
plt.imshow(imread("path_to_your_image"))
print(plt.rcParams["figure.dpi"])

这仅仅意味着,我们作为代码的一部分创建的任何图形都将出现在同一个笔记本中,而不是出现在单独的窗口中,如果我们没有使用这个神奇的语句,就会出现这种情况。

要解释清楚:

如果你不喜欢这样:

添加%matplotlib内联

在你的jupyter笔记本里。

这不是强制性的。如果没有(%matplotlib)魔法函数,它对我来说很好。我使用的是Anaconda附带的Sypder编译器。