如何在Python中快速画图——使用Jupyter notebook的魔法函数（magic function)matplotlib inline
先展示一段相关的代码：
#we test the accuracy of knn and find the k which makes the biggest accuracy
k_range=list(range(1,26))#[1,25]
scores=[]
for k in k_range:
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train,y_train)
y_pred=knn.predict(X_test)
scores.append(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred))
#------------ prepare the data we need to plot-------------------
#we draw a graph to show the result
import matplotlib.pyplot as plt
#a magic function
%matplotlib inline
plt.plot(k_range,scores)
plt.xlabel('Value of K for KNN')
plt.ylabel('Testing Accuracy')什么是魔法函数呢(magic function)？
%matplotlib inline是一个魔法函数（Magic Functions）。官方给出的定义是：IPython有一组预先定义好的所谓的魔法函数（Magic Functions），你可以通过命令行的语法形式来访问它们。可见“%matplotlib inline”就是模仿命令行来访问magic函数的在IPython中独有的形式。magic函数分两种：一种是面向行的，另一种是面向单元型的。行magic函数是用前缀“%”标注的，很像我们在系统中使用命令行时的形式，例如在Mac中就是你的用户名后面跟着“$”。“%”后面就是magic函数的参数了，但是它的参数是没有被写在括号或者引号中来传值的。单元型magic函数是由两个“%%”做前缀的，它的参数不仅是当前“%%”行后面的内容，也包括了在当前行以下的行。注意：既然是IPython的内置magic函数，那么在Pycharm中是不会支持的。
总结：%matplotlib inline 可以在Ipython编译器里直接使用，功能是可以内嵌绘图，并且可以省略掉plt.show()这一步。
由此可见,这是只有在jupyter notebook中才能使用的方法，不过确实是方便，只需要把两个维度的数据传进去就完了，封装的可以说是相当彻底了
不是做Python的，学机器学习用个简单的图就够了。这个模块只能画二维图，三维需要使用其他的方法