加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 李大同 (https://www.lidatong.com.cn/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 编程开发 > Python > 正文

如何在Jupyter选项卡小部件中显示matplotlib图?

发布时间:2020-12-20 11:05:30 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我在Jupyter选项卡小部件中显示图表时遇到问题.请考虑以下代码段: import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport ipywidgets as widgetsimport numpy as npout1 = widgets.Output()out2 = widgets.Output()data1 = pd.DataFrame(np.random.nor
我在Jupyter选项卡小部件中显示图表时遇到问题.请考虑以下代码段:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import ipywidgets as widgets
import numpy as np

out1 = widgets.Output()
out2 = widgets.Output()
data1 = pd.DataFrame(np.random.normal(size = 50))
data2 = pd.DataFrame(np.random.normal(size = 100))

with out1:
    fig1,axes1 = plt.subplots()
    data1.hist(ax = axes1)
    display(fig1)

with out2:
    fig2,axes2 = plt.subplots()
    data2.hist(ax = axes2)
    display(fig2)

tab = widgets.Tab(children = [out1,out2])
tab.set_title(0,'First')
tab.set_title(1,'Second')
display(tab)

(我在虚拟环境中的Ubuntu 16.04上运行Python 3.5.2,Jupyter 4.4.0,ipywidgets 7.2.1.)

如果我将此代码放在笔记本的第一行并运行它,我会看到一个带有两个选项卡的选项卡小部件,每个选项卡都显示一个字符串,但不显示图:

No plots

如果我第二次运行它,或者如果我在第二个单元格中导入matplotlib之后重新运行它,那么我会看到一个标签小部件,每个标签上都有一个绘图,但我得到的第二次显示的两个图表标签.

Too many plots

通过将我的代码包含在对plt.ioff和plt.ion的调用中,我可以摆脱额外的显示,但it has been suggested to me这是一个黑客攻击.在任何情况下,它都不会使matplotlib显示第一个单元格中的图.

问题:在标签内显示图表的正确方法是什么?

解决方法

我添加了一些东西来让你的代码按照你的意愿工作

>在单元格的顶部添加%matplotlib内联
>用plt.show(fig)调用替换你的显示(无花果)调用.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import ipywidgets as widgets
import numpy as np

out1 = widgets.Output()
out2 = widgets.Output()
data1 = pd.DataFrame(np.random.normal(size = 50))
data2 = pd.DataFrame(np.random.normal(size = 100))

tab = widgets.Tab(children = [out1,'Second')
display(tab)

with out1:
    fig1,axes1 = plt.subplots()
    data1.hist(ax = axes1)
    plt.show(fig1)

with out2:
    fig2,axes2 = plt.subplots()
    data2.hist(ax = axes2)
    plt.show(fig2)

(编辑:李大同)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

    推荐文章
      热点阅读