如何在IPython笔记本中打开交互式Matplotlib窗口？

Question

我在--pylab = inline中使用IPython，有时希望快速切换到交互式，可缩放的Matplotlib GUI以查看绘图（当您在终端Python控制台中绘制某些东西时弹出的那个GUI）。我怎么能这样做？最好不要离开或重新启动笔记本。

IPy笔记本中的内联图的问题是它们的分辨率有限，我无法放大它们以查看一些较小的部分。使用从终端开始的Maptlotlib GUI，我可以选择要放大的图形的矩形，并相应地调整轴。我试着用

from matplotlib import interactive 
interactive(True) 

和

interactive(False) 

试验，但没有做任何事情。我也找不到任何提示。

Answer 1

按照documentation，你应该能够来回切换是这样的：

In [2]: %matplotlib inline 
In [3]: plot(...) 

In [4]: %matplotlib qt # wx, gtk, osx, tk, empty uses default 
In [5]: plot(...) 

，并且会弹出一个普通绘图窗口（在笔记本电脑上重新启动可能是必要的）。

我希望这会有所帮助。

Answer 2

如果您只想从内嵌图转换到交互图并返回（以便您可以平移/缩放），最好使用％matplotlib魔术。

#interactive plotting in separate window 
%matplotlib qt 

和回HTML

#normal charts inside notebooks 
%matplotlib inline 

％pylab魔法进口了一堆其他的事情，甚至可能导致冲突。它确实“从pylab导入*”。

您还可以使用新的笔记本的后端（在matplotlib 1.4加）：

#interactive charts inside notebooks, matplotlib 1.4+ 
%matplotlib notebook 

如果你想在你的图表更多的互动，你可以看看mpld3和背景虚化。如果你没有吨的数据点（例如< 5k +），并且你想使用普通的matplotlib语法，但是与％matplotlib笔记本相比有更多的交互性，mpld3非常棒。 Bokeh可以处理大量数据，但是由于它是一个单独的库，因此您需要了解它的语法。

你也可以检查出pivottablejs（PIP安装pivottablejs）

from pivottablejs import pivot_ui 
pivot_ui(df) 

但是冷静交互式数据探索，它可以重现完全混乱。它发生在我身上，所以我只在最初的阶段尝试使用它，一旦我获得了数据的感觉，就切换到纯联机matplotlib/seaborn。

Answer 3

针对您的问题的更好解决方案可能是Charts库。它使您能够使用优秀的Highcharts JavaScript库来制作美观和互动的图表。 Highcharts使用HTML svg标签，因此您的所有图表实际上都是矢量图。

一些特点：

• 向量图，你可以以.png，jpg和.SVG格式下载，所以你永远不会遇到解析问题
• 互动式图表（放大缩小，幻灯片，点鼠标悬停在，...）
• 可在IPython笔记本中使用
• 使用异步绘图功能可以同时探索数百个数据结构。

免责声明：我的图书馆

Answer 4

与matplotlib 1.4.0开始的开发商那里现在是使用一个交互式的后端在笔记本

%matplotlib notebook 

有一个IPython的几个版本没有这个别名注册，回退是：

%matplotlib nbagg 

如果这不起作用，请更新您的IPython。

要玩这个，转到tmpnb.org

并粘贴

%matplotlib notebook 

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib 

from matplotlib import pyplot as plt 
import seaborn as sns 

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000)) 
ts = ts.cumsum() 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, 
        columns=['A', 'B', 'C', 'D']) 
df = df.cumsum() 
df.plot(); plt.legend(loc='best')  

成码单元（或者只是修改现有的蟒蛇演示笔记本）

Answer 5

重新启动内核和清晰的输出（如果不是从新笔记本开始），然后运行

%matplotlib tk 

对于mo re info去Plotting with matplotlib

Answer 6

我在Anaconda的“jupyter QTConsole”中使用ipython，网址为www.continuum.io/downloads on 5/28/20117。

下面是一个使用ipython magic在单独窗口和内联阴谋模式之间来回翻转的示例。

>>> import matplotlib.pyplot as plt 

# data to plot 
>>> x1 = [x for x in range(20)] 

# Show in separate window 
>>> %matplotlib 
>>> plt.plot(x1) 
>>> plt.close() 

# Show in console window 
>>> %matplotlib inline 
>>> plt.plot(x1) 
>>> plt.close() 

# Show in separate window 
>>> %matplotlib 
>>> plt.plot(x1) 
>>> plt.close() 

# Show in console window 
>>> %matplotlib inline 
>>> plt.plot(x1) 
>>> plt.close() 

# Note: the %matplotlib magic above causes: 
#  plt.plot(...) 
# to implicitly include a: 
#  plt.show() 
# after the command. 
# 
# (Not sure how to turn off this behavior 
# so that it matches behavior without using %matplotlib magic...) 
# but its ok for interactive work...