pylab inline что значит
3. Магические команды matplotlib
Я предполагаю, что вы так же как и я, работаете в дистрибутиве Python Anaconda и используете IPython в оболочке Jupyter Notebook. Если это так, то начнем мы с магических команд. Дело в том, что matplotlib может выводить графики на экран разными способами (использовать различные backend-ы). Для начала проверим версию библиотеки и backend, который используется по умолчанию. Создайте новый блокнот и выполните в первой ячейке следующий код:
Если вы работаете в интерактивном режиме Python или IPython, то используемым backendom скорее всего окажется Tk или Qt. Но если мы работаем в Jupyter, то нам нужен backend способный работать с браузером, т.е. основанный на javascript.
Все что вы увидите:
Никакого графика нет. Тем не менее matplotlib создал объект графика и его осталось только отобразить, точнее осталось указать чем именно этот график должен отображаться.
Давайте добавим в начало кода магическую команду:
В результате появится сообщение:
В сообщении говорится, что используется backend Qt, и, действительно появилось новое окошко с графиком:
Как видите, график появился не в отдельном окне, а прямо внутри вашего блокнота, при этом он так же интерактивен.
Если в других ячейках выполнить код, который строит графики, то они появятся в той же области. Выполните следующий код в ячейке ниже и убедитесь в этом:
В таком интерактивном режиме, график моментально реагирует на все изменения в данных, что очень похоже на интерактивный режим самого языка Python. Давайте двинемся дальше и рассмотрим еще одну магическую команду.
Снова немного изменим наш код:
После выполнения данной команды, график будет построен прямо в браузере под ячейкой в которой выполнен код. Команда %matplotlib inline указывает, что график необходимо построить все в той же оболочке Jupyter, но теперь он выводится как обычная картинка. Данный способ удобен тем, что позволяет проводить очень много экспериментов в рамках одного окна (точнее web-страницы). В этом статическом режиме, никакие изменения не отобразятся до тех пор пока не будет выполнена команда plt.show() Именно этой магической командой мы и будем пользоваться в дальнейшем. Но не забывайте, два предыдущих способа вывода графиков могут так же оказаться весьма полезны.
Автоматически запускать% matplotlib inline в IPython Notebook
Каждый раз, когда я запускаю IPython Notebook, первая команда, которую я запускаю,
Есть ли способ изменить мой конфигурационный файл, чтобы при запуске IPython он автоматически находился в этом режиме?
7 ответов
Способ конфигурации
IPython имеет профили для конфигурации, расположенные в
Добавьте встроенный параметр для matplotlib в ipython_kernel_config.py :
Матплотлиб против пилаб
Использование %pylab для получения встроенных графиков не рекомендуется,
Он вводит в ваше пространство имен всякого рода ганк, который вам просто не нужен.
Небольшая цена явного ввода вашего импорта должна быть полностью преодолена тем фактом, что теперь у вас есть воспроизводимый код.
В вашем ipython_config.py файле найдите следующие строки
В (текущем) IPython 3.2.0 (Python 2 или 3)
Добавьте следующую строку
Добавить его сразу после
Я думаю, что вы хотите, чтобы запустить следующее из командной строки:
Если вам не нравится каждый раз вводить его в командной строке, вы можете создать псевдоним, который сделает это за вас.
В дополнение к @Kyle Kelley и @DGrady, вот запись, которую можно найти в
$HOME/.ipython/profile_default/ipython_kernel_config.py (или какой профиль вы создали)
Это будет работать в сеансах ipython qtconsole и ноутбука.
Параметр был отключен в Jupyter 5.X и выше, добавив код ниже
Таким образом, вы можете увидеть, какая команда выполняется для запуска ядра. Так что, если вы выполните команду ниже
Так что теперь, если мы обновим наш kernel.json файл до
И если я запускаю jupyter notebook графики автоматически inline
Обратите внимание, что приведенный ниже подход также все еще работает, когда вы создаете файл по указанному ниже пути.
Но недостатком этого подхода является то, что это глобальное влияние на каждую среду, использующую Python. Вы также можете рассматривать это как преимущество, если хотите иметь общее поведение в разных средах с одним изменением.
Так что выберите подход, который вы хотели бы использовать на основе ваших требований
Purpose of «%matplotlib inline»
10 Answers 10
%matplotlib is a magic function in IPython. I’ll quote the relevant documentation here for you to read for convenience:
IPython has a set of predefined ‘magic functions’ that you can call with a command line style syntax. There are two kinds of magics, line-oriented and cell-oriented. Line magics are prefixed with the % character and work much like OS command-line calls: they get as an argument the rest of the line, where arguments are passed without parentheses or quotes. Lines magics can return results and can be used in the right hand side of an assignment. Cell magics are prefixed with a double %%, and they are functions that get as an argument not only the rest of the line, but also the lines below it in a separate argument.
With this backend, the output of plotting commands is displayed inline within frontends like the Jupyter notebook, directly below the code cell that produced it. The resulting plots will then also be stored in the notebook document.
When using the ‘inline’ backend, your matplotlib graphs will be included in your notebook, next to the code. It may be worth also reading How to make IPython notebook matplotlib plot inline for reference on how to use it in your code.
If you want interactivity as well, you can use the nbagg backend with %matplotlib notebook (in IPython 3.x), as described here.
How to make IPython notebook matplotlib plot inline
I am trying to use IPython notebook on MacOS X with Python 2.7.2 and IPython 1.1.0.
I cannot get matplotlib graphics to show up inline.
Instead of inline graphics, I get this:
And matplotlib.get_backend() shows that I have the ‘module://IPython.kernel.zmq.pylab.backend_inline’ backend.
11 Answers 11
I used %matplotlib inline in the first cell of the notebook and it works. I think you should try:
You can also always start all your IPython kernels in inline mode by default by setting the following config options in your config files:
If your matplotlib version is above 1.4, it is also possible to use
IPython 3.x and above
Both will activate the nbagg backend, which enables interactivity.
Use the %pylab inline magic command.
To make matplotlib inline by default in Jupyter (IPython 3):
Add line c.InteractiveShellApp.matplotlib = ‘inline’
Please note that adding this line to ipython_notebook_config.py would not work. Otherwise it works well with Jupyter and IPython 3.1.0
I have to agree with foobarbecue (I don’t have enough recs to be able to simply insert a comment under his post):
I found a workaround that is quite satisfactory. I installed Anaconda Python and this now works out of the box for me.
I did the anaconda install but matplotlib is not plotting
It starts plotting when i did this
I had the same problem when I was running the plotting commands in separate cells in Jupyter:
The problem was solved by merging the plotting commands into a single cell:
You can simulate this problem with a syntax mistake, however, %matplotlib inline won’t resolve the issue.
First an example of the right way to create a plot. Everything works as expected with the imports and magic that eNord9 supplied.
However, by leaving the () off the end of the plot type you receive a somewhat ambiguous non-error.
Other than this one line message, there is no stack trace or other obvious reason to think you made a syntax error. The plot doesn’t print.
Построение графиков в Python при помощи Matplotlib
Картиной можно выразить тысячу слов. В случае с библиотекой Python matplotlib, к счастью, понадобится намного меньше слов в коде для создания качественных графиков.
Однако, matplotlib это еще и массивная библиотека, и создание графика, который будет выглядеть «просто, нормально» обычно проходит через путь проб и ошибок. Использование однострочных линий для создания базовых графиков в matplotlib – весьма просто, но умело пользоваться остальными 98% библиотеки может быть сложно.
Эта статья – руководство для пользователей Python на начальном-среднем уровне по matplotlib, с использованием как теории, так и практических примеров. Обучение по практическим примерам может быть очень продуктивным, и дает возможность получить представление даже на поверхностном уровне понимания внутренней работы и макета библиотеки.
Что мы рассмотрим?
Эта статья подразумевает, что пользователь имеет хотя-бы минимальное представление о NumPy. Мы в основном будем пользоваться модулем numpy.random для создания «игрушечных» данных, рисовать примеры из различных статистических источников.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Если у вас еще не установлен matplotlib, рекомендуем ознакомиться с руководством по установке, перед тем как продолжить.
Почему Matplotlib может быть сложным?
Изучение matplotlib временами может быть тяжелым процессом. Проблема не в нехватке документации (которая весьма обширная, между прочим). Сложности могут возникнуть со следующим:
Так что, перед тем как мы перейдем к сложным примерам, не помешает освоить корневые концепции дизайна matplotlib.
Pylab: что это и нужно ли мне это?
Немножко истории: Нейробиолог Джон Д. Хантер начал разрабатывать matplotlib в 2003 году, в основном вдохновляясь эмуляцией команд программного обеспечения Mathworks MATLAB. Джон отошел в мир иной трагически рано, в возрасте 44 лет в 2012 году, и matplotlib на сегодняшний день является целиком и полностью продуктом сообщества: развивается и поддерживается множеством людей. (Джон говорил об эволюции matplotlib на конференции SciPy в 2012, которую однозначно стоит посмотреть.)
Одной из важных особенностей MATLAB является его глобальный стиль. Концепция импорта Python не сильно используется в MATLAB, и большинство функций MATLAB легко доступны для пользователя на верхнем уровне.
Заказать свой собственный уникальный номер можно от Сим-Трейд.ру. Быстрая доставка в день заказа и красивые номера начиная от 300 руб. с выгодным тарифным планом. Свой уникальный номер это хороший признак для введения бизнеса с момента первого звонка.
Понимание того, что корни matplotlib растут из MATLAB, помогает объяснить существование pylab. pylab – это модуль внутри библиотеки matplotlib, который был встроен для подражания общего стиля MATLAB. Он существует только для внесения ряда функций классов из NumPy и matplotlib в пространство имен, что упрощает переход пользователей MATLAB, которые не сталкивались с необходимостью в операторах импорта. Бывшие пользователи MATLAB (которые очень хорошие люди, обещаем!) полюбили его функционал, потому что при помощи from pylab import * они могут просто вызывать plot() или array() напрямую также, как они это делали в MATLAB.
Проблема здесь может быть очевидной для некоторых пользователей Python: использование from pylab import * в сессии или скрипте – как правило, плохая идея. Matplotlib сегодня прямым текстом рекомендуют не делать этого в своих руководствах:
[pylab] все еще существует по историческим причинам, но его использование не рекомендуется. Он перегружает пространства имен функциями, которые оттеняют надстройки Python и может привести к скрытым багам. Для получения интеграции IPython без использования импортов, рекомендуется использовать %matplotlib.
В глубине своей, существует целая тонна потенциально конфликтных импортов, замаскированных в коротком источнике pylab. Фактически, использование ipython —pylab (из терминала или командной строки) или %pylab (из инструментов IPython/Jupyter) легко вызывает from pylab import *
Суть в том, что matplotlib забросили этот удобный модуль и рекомендуют не использовать pylab, подтверждая ключевое правило Python – явное лучше, чем неявное.
Без необходимости в использовании pylab, мы всегда можем обойтись всего одним каноничным импортом: