如果要将绘图添加到Jupyter笔记本中，%matplotlib inline是一个标准解决方案。还有其他神奇的命令将在Jupyter中交互使用matplotlib。

%matplotlib：任何pltplot命令现在都会打开一个图形窗口，可以运行更多命令来更新绘图。有些更改不会自动绘制，要强制更新，请使用plt.draw（）

%matplotlib笔记本：将导致在笔记本中嵌入交互式绘图，您可以缩放和调整图形大小

%matplotlib内联：仅在笔记本中绘制静态图像

%matplotlib是IPython中的一个神奇函数。为了方便阅读，我将在此处引用相关文档：

IPython有一组预定义的“魔法函数”，您可以使用命令行样式的语法调用这些函数。有两种魔法，面向行和面向单元格。行magics以%字符为前缀，其工作方式与OS命令行调用非常相似：它们将行的其余部分作为参数，其中传递的参数不带括号或引号。行魔法可以返回结果，并且可以在赋值的右侧使用。单元格magics的前缀是双%%，它们是一个函数，不仅可以将行的其余部分作为参数，还可以将其下面的行作为单独的参数。

%matplotlib inline将matplotlb的后端设置为“inline”后端：

使用此后端，绘图命令的输出在前端（如Jupyter笔记本）直接显示在生成它的代码单元的下方。生成的绘图也将存储在笔记本文档中。

使用“内联”后端时，matplotlib图形将包含在笔记本中的代码旁边。还可能值得阅读如何使IPython笔记本matplotlib绘图内联，以了解如何在代码中使用它。

如果您也想要交互性，可以使用nbagg后端和%matplotlib笔记本（在IPython 3.x中），如下所述。

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。

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。

ipython文档

如果您不知道后端是什么，可以阅读以下内容：https://matplotlib.org/stable/users/explain/backends.html

一些人从python shell和键入命令时会弹出绘图窗口。有些人跑步Jupyter笔记本和绘制内联图用于快速数据分析。其他人将matplotlib嵌入到图形用户界面中，如wxpython或pygtk来构建丰富的应用程序。有些人在中使用matplotlib批处理脚本，用于从数字生成postscript图像模拟，还有一些运行web应用服务器动态提供图形。为了支持所有这些用例，matplotlib可以针对不同的输出功能被称为后端；“前端”是面向用户的代码，即绘图代码，而“后端”完成了所有的工作幕后工作，塑造人物形象。

因此，当您内联键入%matplotlib时，它会激活内联后端。如前几篇文章所述：

使用此后端，打印命令的输出以内联方式显示在Jupyter笔记本等前端，代码正下方生成它的单元格。生成的绘图也将存储在笔记本文档。

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。