Könnte mir jemand erklären, was genau der Nutzen ist %matplotlib inline?

%matplotlibist eine magische Funktion in IPython. Ich zitiere hier die relevante Dokumentation, damit Sie sie der Einfachheit halber lesen können:

IPython verfügt über eine Reihe vordefinierter "magischer Funktionen", die Sie mit einer Befehlszeilen-Syntax aufrufen können. Es gibt zwei Arten von Magie: linienorientiert und zellorientiert. Der Zeilenmagie wird das Zeichen% vorangestellt und funktioniert ähnlich wie bei Befehlszeilenaufrufen des Betriebssystems: Sie erhalten als Argument den Rest der Zeile, in der Argumente ohne Klammern oder Anführungszeichen übergeben werden. Linienmagie kann Ergebnisse zurückgeben und auf der rechten Seite einer Aufgabe verwendet werden. Cell Magics wird ein doppeltes %% vorangestellt, und es handelt sich um Funktionen, die als Argument nicht nur den Rest der Zeile, sondern auch die Zeilen darunter in einem separaten Argument erhalten.

%matplotlib inline Setzt das Backend von matplotlib auf das 'Inline'-Backend :

Mit diesem Backend wird die Ausgabe von Plotbefehlen in Frontends wie dem Jupyter-Notizbuch direkt unter der Codezelle, die sie erstellt hat, inline angezeigt. Die resultierenden Diagramme werden dann auch im Notizbuchdokument gespeichert.

Wenn Sie das Inline-Backend verwenden, werden Ihre Matplotlib-Diagramme neben dem Code in Ihr Notizbuch aufgenommen. Es kann sich auch lohnen, zu lesen, wie IPython Notebook Matplotlib Plot inline erstellt wird, um zu erfahren, wie es in Ihrem Code verwendet wird.

Wenn Sie auch Interaktivität wünschen, können Sie das nbagg-Backend mit %matplotlib notebook(in IPython 3.x) verwenden, wie hier beschrieben .

Vorausgesetzt, Sie führen IPython aus, %matplotlib inlinewerden Ihre Plotausgaben angezeigt und im Notizbuch gespeichert.

Laut Dokumentation

Um dies einzurichten, matplotlibmüssen Sie das ausführen , bevor ein Plotten oder Importieren durchgeführt wird %matplotlib magic command. Dadurch wird das notwendige Setup hinter den Kulissen ausgeführt, damit IPython Hand in Hand funktioniert matplotlib. Es werden jedoch keine Python-Importbefehle ausgeführt, dh dem Namespace werden keine Namen hinzugefügt.

Ein besonders interessantes Backend von IPython ist das inlineBackend. Dies ist nur für das Jupyter Notebook und die Jupyter QtConsole verfügbar. Es kann wie folgt aufgerufen werden:

%matplotlib inline

Mit diesem Backend wird die Ausgabe von Plotbefehlen in Frontends wie dem Jupyter-Notizbuch direkt unter der Codezelle, die sie erstellt hat, inline angezeigt. Die resultierenden Diagramme werden dann auch im Notizbuchdokument gespeichert.

Wenn Sie Ihrem Jupyter-Notizbuch Diagramme hinzufügen möchten, %matplotlib inlineist dies eine Standardlösung. Und es gibt andere magische Befehle, die matplotlibin Jupyter interaktiv verwendet werden.

%matplotlib: Mit jedem pltPlot-Befehl wird jetzt ein Figurenfenster geöffnet, und es können weitere Befehle ausgeführt werden, um den Plot zu aktualisieren. Einige Änderungen werden nicht automatisch gezeichnet, um ein Update zu erzwingen, verwendenplt.draw()

%matplotlib notebook: führt zu interaktiven Plots, die in das Notizbuch eingebettet sind. Sie können die Figur zoomen und ihre Größe ändern

%matplotlib inline: Zeichnen Sie nur statische Bilder in das Notizbuch

Ab IPython 5.0 und Matplotlib 2.0 können Sie die Verwendung der spezifischen Magie und Verwendung von IPython vermeiden, die matplotlib.pyplot.ion()/matplotlib.pyplot.ioff()den Vorteil haben, auch außerhalb von IPython zu arbeiten.

ipython docs

Wenn Sie nicht wissen, was Backend ist, können Sie dies lesen: https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#backends

Einige Benutzer verwenden matplotlib interaktiv über die Python-Shell und lassen beim Eingeben von Befehlen Plotfenster einblenden. Einige Leute betreiben Jupyter-Notizbücher und zeichnen Inline-Diagramme für eine schnelle Datenanalyse. Andere binden matplotlib in grafische Benutzeroberflächen wie wxpython oder pygtk ein, um umfangreiche Anwendungen zu erstellen. Einige Benutzer verwenden Matplotlib in Batch-Skripten, um Postscript-Bilder aus numerischen Simulationen zu generieren, und andere führen Webanwendungsserver aus, um Diagramme dynamisch bereitzustellen. Um all diese Anwendungsfälle zu unterstützen, kann matplotlib auf verschiedene Ausgaben abzielen. Jede dieser Funktionen wird als Backend bezeichnet. Das "Frontend" ist der benutzerbezogene Code, dh der Plotcode, während das "Backend" die ganze harte Arbeit hinter den Kulissen erledigt, um die Figur zu erstellen.

Wenn Sie also% matplotlib inline eingeben, wird das Inline-Backend aktiviert. Wie in den vorherigen Beiträgen besprochen:

Mit diesem Backend wird die Ausgabe von Plotbefehlen in Frontends wie dem Jupyter-Notizbuch direkt unter der Codezelle, die sie erstellt hat, inline angezeigt. Die resultierenden Diagramme werden dann auch im Notizbuchdokument gespeichert.

Es bedeutet nur, dass jedes Diagramm, das wir als Teil unseres Codes erstellen, im selben Notizbuch und nicht in einem separaten Fenster angezeigt wird, was passieren würde, wenn wir diese magische Anweisung nicht verwendet hätten.

Um es klar zu erklären:

Wenn es dir nicht so gefällt:

hinzufügen %matplotlib inline

und da hast du es in deinem jupyter notebook.

TL; DR

%matplotlib inline - Zeigt die Ausgabe inline an

Der IPython-Kernel kann Diagramme durch Ausführen von Code anzeigen. Der IPython-Kernel arbeitet nahtlos mit der Matplotlib-Plotbibliothek zusammen, um diese Funktionalität bereitzustellen.

%matplotlibist ein magischer Befehl, der das notwendige Setup hinter den Kulissen ausführt, damit IPython Hand in Hand korrekt funktioniert matplotlib. Es werden keine Python-Importbefehle ausgeführt, dh dem Namespace werden keine Namen hinzugefügt.

Ausgabe in separatem Fenster anzeigen

%matplotlib

Ausgabe inline anzeigen

(nur für das Jupyter Notebook und die Jupyter QtConsole verfügbar)

%matplotlib inline

Anzeige mit interaktiven Backends

(gültige Werte 'GTK3Agg', 'GTK3Cairo', 'MacOSX', 'nbAgg', 'Qt4Agg', 'Qt4Cairo', 'Qt5Agg', 'Qt5Cairo', 'TkAgg', 'TkCairo', 'WebAgg', 'WX', 'WXAgg', 'WXCairo', 'agg', 'cairo', 'pdf', 'pgf', 'ps', 'svg', 'template')

%matplotlib gtk

Beispiel - GTK3Agg - Ein Agg-Rendering auf einer GTK 3.x-Zeichenfläche (erfordert PyGObject und Pycairo oder Cairocffi).

Weitere Details zu den interaktiven Backends von matplotlib: hier

Beginnen Sie mit IPython 5.0und matplotlib 2.0Sie können die Verwendung von IPythons spezifischer Magie vermeiden und matplotlib.pyplot.ion()/ verwenden matplotlib.pyplot.ioff() , die die Vorteile haben, auch außerhalb von IPython zu arbeiten.

Siehe: IPython Rich Output - Interaktives Plotten

Vorausgesetzt, Sie führen Jupyter Notebook aus, werden mit dem Inline-Befehl% matplotlib Ihre Plotausgaben im Notebook angezeigt und können ebenfalls gespeichert werden.

Es ist nicht zwingend erforderlich, dies zu schreiben. Es hat gut funktioniert für mich ohne ( %matplotlib) magische Funktion. Ich verwende den Sypder-Compiler, der in Anaconda enthalten ist.