如何在IPython Notebook中打开交互式matplotlib窗口？

我正在使用IPython，--pylab=inline有时想快速切换到交互式可缩放的matplotlib GUI来查看图（在终端Python控制台中绘制图时会弹出的图）。我该怎么办？最好不要离开或重新启动笔记本。

IPy笔记本中的内联绘图的问题在于它们的分辨率有限，我无法放大以查看一些较小的部分。使用从终端启动的maptlotlib GUI，我可以选择要放大的图形矩形，并相应地调整轴。我尝试过

from matplotlib import interactive
interactive(True)

和

interactive(False)

但这什么也没做。我在网上也找不到任何提示。

根据文档，您应该能够像这样来回切换：

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

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

然后会弹出一个常规绘图窗口（可能需要在笔记本计算机上重新启动）。

我希望这有帮助。

如果您要做的只是从内联图切换到交互式图，然后再切换回去（以便可以平移/缩放），则最好使用％matplotlib magic。

#interactive plotting in separate window
%matplotlib qt 

然后返回html

#normal charts inside notebooks
%matplotlib inline 

％pylab magic会导入很多其他内容，甚至可能导致冲突。它执行“从pylab导入*”。

您还可以使用新的笔记本后端（在matplotlib 1.4中添加）：

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

如果您想在图表中增加交互性，可以查看mpld3和bokeh。mpld3很棒，如果您没有大量数据点（例如<5k +），并且您想要使用普通的matplotlib语法，但与％matplotlib notebook相比，则具有更多的交互性。Bokeh可以处理大量数据，但是您需要学习它的语法，因为它是一个单独的库。

你也可以签出pivottablejs（pip installivottablejs）

from pivottablejs import pivot_ui
pivot_ui(df)

不管是多么酷的交互式数据探索，它都完全会破坏可重复性。它发生在我身上，所以一旦我感觉到数据，我就尝试只在早期就使用它，并切换到纯内联matplotlib / seaborn。

从matplotlib 1.4.0开始，现在有一个用于笔记本的交互式后端

%matplotlib notebook

有一些版本的IPython尚未注册该别名，回退是：

%matplotlib nbagg

如果那不起作用，请更新您的IPython。

要玩这个游戏，请转到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')    

进入代码单元（或仅修改现有的python演示笔记本）

更好的解决方案可能是图表库。它使您能够使用出色的Highcharts javascript库制作精美的交互式绘图。Highcharts使用HTMLsvg标记，因此您的所有图表实际上都是矢量图像。

一些功能：

• 您可以下载.png，.jpg和.svg格式的矢量图，因此永远不会遇到分辨率问题
• 交互式图表（缩放，滑动，将鼠标悬停在点上，...）
• 在IPython笔记本中可用
• 使用异步绘图功能可同时探索数百个数据结构。

免责声明：我是图书馆的开发人员

我在2011年5月28日从www.continuum.io/downloads的Anaconda的“ jupyter QTConsole”中使用ipython。

这是一个使用ipython magic在一个单独的窗口和一个内联绘图模式之间来回切换的示例。

>>> 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...

重新启动内核并清除输出（如果不是从新笔记本开始），然后运行

%matplotlib tk

有关更多信息，请转到使用matplotlib进行绘图

您可以使用

%matplotlib qt

如果出现错误，ImportError: Failed to import any qt binding则将PyQt5安装为：pip install PyQt5它对我有用。