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jupyter notebook 实现matplotlib图动态刷新

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!

import matplotlib
%matplotlib inline
from IPython import display

需要刷新的地方,画完图之后添加

display.clear_output(wait=True)

补充知识:jupyter notebook matplotlib绘制动态图并显示在notebook中

有些时候matplotlib 的绘图没法显示在notebook中,或者显示不了。这与backend有关。

首先启动你的notebook,输入

%pylab

查看你的matplotlib后端,我的输出为:

Qt5Agg

这是后端的渲染方式,使用的是qt5渲染。激活方式为在绘图之前插入代码段:

%matplotlib qt5

这样就能显示出图,但是是显示在notebook之外的,如果我使用%matplotlib inline,图的显示并不正常。我也不知道为什么,,,,,,,,,,,,,

如果你输出的后端为其他类型,建议查看下面的资料,直接输入对应的绘图激活方式。

补充知识:matplotlib 常用backend

matplotlib 使用简明教程(一)-基础概念

Matplotlib 是一个用于绘制图表的 Python 库,可以用来处理图片、绘制统计类的图表。

本文分为几篇,主要目的在于说明 Matplotlib 的一些使用方法。第一篇用于介绍 Matplotlib 的一些基本概念。

基本组成

以官网中图片说明 Matplotlib 图表中的基本组成成分。

jupyter notebook 实现matplotlib图动态刷新

figure:整个画布,包含一个或多个 axes

axes:画布中的某一个图表,包含一个 plot

artist:元素,包括图中所示的 label、line 等,也包括 plot

backend

每一种输出的能力都叫做一种 backend,在我的理解中有点类似渲染器。

IPython 中的魔法语句 %matplotlib xxxx 就是选择 backend。

选用哪种 backend,其优先级选取如下:

matplotlibrc 文件中的 backend

使用 MPLBACKEND 环境变量

使用 matplotlib.use() 函数,需要在导入 pyplot 前使用

backend 从种类上,分为可交互型(user interface)和不可交互型两种(hardcopy),如果希望查看本地支持的 backend 有哪些,可以使用

matplotlib.rcsetup.interactive_bk # 可交互型
matplotlib.rcsetup.non_interactive_bk # 不可交互型
matplotlib.rcsetup.all_backends # 所有 backend

获取当前的 backend 可以使用 matplotlib.pyplot.get_backend()

常用 backend 已在文尾附上。

交互模式

我理解,“交互模式”即代表着这个图标在绘制后可以动态变化,例如预设的动画以及用户的操作。

当开启交互模式后,绘制的图表会自动更新、绘制,如果希望手动更新图表,则使用 draw() 函数;而在非交互模式下,当所有后台绘制完成后,需要使用 show() 函数,才会将最终图表展示出来。

如果希望使用交互模式,需要选用可交互型的 backend。

通过 matplotlib.interactive() 设置交互模式的开启与关闭

通过 matplotlib.is_interactive() 查询当前实发支持交互模式

也可以通过 matplotlib.pyplot.ion() 和 matplotlib.pyplot.ioff() 来开启/关闭交互模式

附:常用 backend

不可交互型

AGG:渲染为 png 文件

PS:渲染为 ps 文件

PDF:渲染为 pdf 文件

SVG:渲染为 svg 文件

Cairo:使用 Cairo 引擎渲染

可交互型

Qt5Agg:使用 Qt5 渲染,IPython 中可使用 %matplotlib qt5

Qt4Agg:使用 Qt4 渲染,IPython 中可使用 %matplotlib qt4

ipympl:使用 ipympl 库,Ipython 中可使用 %matplotlib ipympl

macosx:使用 Cocoa 画布渲染,Ipython 中可使用 %matplotlib osx

nbAgg:Jupyter Notebook 中使用的 backend,Jupyter 中使用 %matplotlib notebook 来激活

WXAgg:使用 wxWidgets 库来渲染,Ipython 中可使用 %matplotlib wx

inline:严格地讲并不是一个 backend,这个 IPython 中的一个语法,表示把图表嵌入笔记中,使用 %matplotlib inline

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