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Cuando usa el cuaderno jupyter biblioteca matplotlib se utiliza a menudo para aplicar gráficos interactivos puede soportar visualización de datos, determinación de la ubicación de datos, imágenes en movimiento y otras funciones
% Matplotlib portátil (recomendado)
Los gráficos interactivos pueden formarse en una fila al principio del cuaderno jupyter agregue el código siguiente
%matplotlib notebook
matplotlib
A principios de la siguiente código más gráficos interactivos se pueden formar en el Mac, es decir, la ventana de la imagen aparecerá
%matplotlib
% Matplotlib inline
Agregue el código siguiente al principio de la imagen de la pantalla, sin características interactivas
%matplotlib inline
Si al principio sin el anterior código mencionado formará un simulacro de las imágenes, características interactivas no pueden lograrse
Un detalle: después de cada célula de operación, el gráfico se restablece
Tenga en cuenta que hay un detalle, en el funcionamiento de cada célula, el gráfico se pone a cero, por lo que para los iconos complejos, que tiene todos los nombres en una sola células cuaderno de dibujo (usando el cuaderno jupyter %matplotlib notebooky import matplotlib.pyplot as pltel principio siempre y cuando la mayor parte más uno es suficiente)
Nota: Si desea exportar a formato portátil jupyter de reducción del precio, entonces usted debe comenzar con esa frase cambiado %matplotlib inline, esto va a ser generado por la imagen de exportación (colocado automáticamente en la misma carpeta)
VScode con plt.show ()
VScode utilización% matplotlib será errónea, el enfoque correcto es utilizar plt.show ()
plt.show()para mantener la imagen de apertura, cierre la imagen continuará a correr por el código
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.figure(1)
plt.plot(x, y1)
plt.pause(2) # 在figure(1)上绘制sin曲线，2s后自动关闭窗口
plt.figure(2)
plt.plot(x, y2)
plt.pause(2) # 在figure(2)上绘制cos曲线，2s后自动关闭窗口
plt.pause(0) # 重新绘制figure(1)和figure(2)，不会自动关闭
print(2)
Referencias:
dos modos matplotlib dibujo "bloque" y "interactivo"
