%matplotlib内联的具体用途是什么?


当前回答

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。

其他回答

TL;博士

%matplotlib inline-显示内联输出


IPython内核能够通过执行代码显示绘图。IPython内核旨在与matplotlib绘图库无缝协作,以提供此功能。

%matplotlib是一个神奇的命令,它为IPython执行必要的幕后设置,以便与matplotlb一起正确工作;它不执行任何Python导入命令,也就是说,不会向名称空间添加名称。

在单独的窗口中显示输出

%matplotlib

内联显示输出

(仅适用于Jupyter笔记本和Jupyter QtConsole)

%matplotlib inline

具有交互式后端的显示器

(有效值“GTK3Agg”、“GTK3Cairo”、“MacOSX”、“nbAgg”,“Qt4Agg”和“Qt4Cairo“、”Qt5Agg“,”Qt5Cairo‘、”TkAgg“、“TkCairo’、”WebAgg“”WX“、“WXAgg”“、”WXCairo'、”agg“、”cairo“,”pdf“、”pgf“、”ps“、”svg“和”template“)

%matplotlib gtk

示例-GTK3Agg-将Agg渲染到GTK 3.x画布(需要PyGObject和pycairo或cairoffi)。

有关matplotlib交互式后端的更多详细信息:此处


从IPython 5.0和matplotlib 2.0开始,可以避免使用IPython的特殊魔力,并使用matplotlib.pyplot.ion()/matplotlib.pyplot/ioff()它们也具有在IPython之外工作的优点。

参考:IPython丰富输出-交互式绘图

%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。

如果您正在运行IPython,%matplotlib内联将使绘图输出显示并存储在笔记本中。

根据文件

要设置此设置,在绘制或导入matplotlib之前执行后,必须执行%matplotlib magic命令。这执行IPython工作所需的幕后设置正确使用matplotlib;然而,实际上执行任何Python导入命令,即没有名称添加到命名空间。IPython提供的一个特别有趣的后端是内联后端。这仅适用于Jupyter笔记本和Jupyter QtConsole。它可以按如下方式调用:%matplotlib内联使用此后端,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。

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。