我试图在MacOS X上使用IPython笔记本,使用Python 2.7.2和IPython 1.1.0。

我无法让matplotlib图形内联显示。

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline  

我还尝试了%pylab inline和ipython命令行参数——pylab=inline,但这没有什么区别。

x = np.linspace(0, 3*np.pi, 500)
plt.plot(x, np.sin(x**2))
plt.title('A simple chirp')
plt.show()

而不是内联图形,我得到这个:

<matplotlib.figure.Figure at 0x110b9c450>

matplotlib.get_backend()显示我有'模块://IPython.kernel.zmq.pylab。backend_inline的后端。


当前回答

如果你在Visual Studio Code (VSCode)中使用Jupyter笔记本,那么内联后端似乎无法工作,所以你需要指定widget/ipympl(你可能需要安装支持,例如pip install ipympl):

%matplotlib widget

其他回答

我找到了一个相当令人满意的变通办法。我安装了Anaconda Python,现在可以为我开箱即用了。

使用%pylab内联magic命令。

我做了anaconda安装,但matplotlib没有绘图

当我这样做的时候,它开始绘图

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline  

我在笔记本的第一个单元格中使用了%matplotlib内联,它可以工作。我认为你应该试试:

%matplotlib inline

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

通过在配置文件中设置以下配置选项,你也可以在默认情况下以内联模式启动所有的IPython内核:

c.IPKernelApp.matplotlib=<CaselessStrEnum>
  Default: None
  Choices: ['auto', 'gtk', 'gtk3', 'inline', 'nbagg', 'notebook', 'osx', 'qt', 'qt4', 'qt5', 'tk', 'wx']
  Configure matplotlib for interactive use with the default matplotlib backend.

当我在Jupyter的独立单元中运行绘图命令时,我也遇到了同样的问题:

In [1]:  %matplotlib inline
         import matplotlib
         import matplotlib.pyplot as plt
         import numpy as np
In [2]:  x = np.array([1, 3, 4])
         y = np.array([1, 5, 3])
In [3]:  fig = plt.figure()
         <Figure size 432x288 with 0 Axes>                      #this might be the problem
In [4]:  ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
In [5]:  ax.scatter(x, y)
Out[5]:  <matplotlib.collections.PathCollection at 0x12341234>  # CAN'T SEE ANY PLOT :(
In [6]:  plt.show()                                             # STILL CAN'T SEE IT :(

通过将绘图命令合并到一个单元格中,问题得到了解决:

In [1]:  %matplotlib inline
         import matplotlib
         import matplotlib.pyplot as plt
         import numpy as np
In [2]:  x = np.array([1, 3, 4])
         y = np.array([1, 5, 3])
In [3]:  fig = plt.figure()
         ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
         ax.scatter(x, y)
Out[3]:  <matplotlib.collections.PathCollection at 0x12341234>
         # AND HERE APPEARS THE PLOT AS DESIRED :)