想了解％matplotlib内联在iPython和Jupyter控制台上不起作用的新动态吗？本文将为您提供详细的信息，我们还将为您解答关于jupytermatplotlib独立窗口的相关问题，此外，我
想了解％matplotlib内联在iPython和Jupyter控制台上不起作用的新动态吗？本文将为您提供详细的信息，我们还将为您解答关于jupyter matplotlib独立窗口的相关问题，此外，我们还将为您介绍关于Cpp调用Python3，使用matplotlib画（二维）图----1.配置（Clion，mingW64, python, matplotlib）、Jupyterlab / Notebook 中的交互式 matplotlib 图（使用 ipympl 的 %matplotlib 小部件）仅工作一次然后消失、jupyter中%matplotlib inline报错、Jupyter使3D Matplotlib图形变得非常小的新知识。
本文目录一览：- ％matplotlib内联在iPython和Jupyter控制台上不起作用（jupyter matplotlib独立窗口）
- Cpp调用Python3，使用matplotlib画（二维）图----1.配置（Clion，mingW64, python, matplotlib）
- Jupyterlab / Notebook 中的交互式 matplotlib 图（使用 ipympl 的 %matplotlib 小部件）仅工作一次然后消失
- jupyter中%matplotlib inline报错
- Jupyter使3D Matplotlib图形变得非常小
％matplotlib内联在iPython和Jupyter控制台上不起作用（jupyter matplotlib独立窗口）
我第一次尝试使用Jupyter控制台，但无法%matplotlib inline正常工作。以下是示例会话的屏幕截图：
运行第6行后，该图显示在单独的窗口中，而第7行不执行任何操作。
当我运行时%matplotlib --list，inline将作为以下选项之一提供：
Available matplotlib backends: [''osx'', ''qt4'', ''qt5'', ''gtk3'', ''notebook'', ''wx'', ''qt'',''nbagg'', ''agg'', ''gtk'', ''tk'', ''ipympl'', ''inline'']当我尝试使用另一个后端时，请说qt5，因为我没有安装任何Qt，它会给出一条错误消息。
ImportError: Matplotlib qt-based backends require an external PyQt4, PyQt5, or PySidepackage to be installed, but it was not found.运行%matplotlib??读取：
If you are using the inline matplotlib backend in the IPython Notebook you can set which figure formats are enabled using the following:: In [1]: from IPython.display import set_matplotlib_formats In [2]: set_matplotlib_formats(''pdf'', ''svg'') The default for inline figures sets `bbox_inches` to ''tight''. This can cause discrepancies between the displayed image and the identical image created using `savefig`. This behavior can be disabled using the `%config` magic:: In [3]: %config InlineBackend.print_figure_kwargs = {''bbox_inches'':None}但是我不知道这是我可以解决的问题。
当我尝试使用神奇的IPython控制台时，它说inline是一个Unknown Backend。
UnknownBackend: No event loop integration for u''inline''. Supported event loops are: qt, qt4, qt5, gtk, gtk2, gtk3, tk, wx, pyglet, glut, osx经过一番谷歌搜索后，我也在github上发现了这个问题，但我什至不知道这是否与我的情况有关（他们的大多数谈话对我来说都没有道理）。
最后，我不确定这个问题是否完全相关，只是为了以防万一：当我尝试通过该!vim命令在Jupyter中打开Vim时，它的故障非常严重，甚至阻止了我退出Jupyter本身。无需完全关闭终端。但是，当在IPython控制台中调用Vim时，它工作得很好。
我正在使用matplotlib 2.0.0。
如果有人可以帮助我解决这个问题，那就太好了！谢谢！
答案1
小编典典您正在运行的控制台完全基于文本，并且无法显示图像。因此，尽管inline可用，但不会产生内联输出。
我不确定为什么它不会引发错误，但在我的情况下确实如此：
您可以%matplotlib inline在GUI控制台中使用，例如Jupyter QTConsole
或在浏览器的Jupyter笔记本中
Cpp调用Python3，使用matplotlib画（二维）图----1.配置（Clion，mingW64, python, matplotlib）
To my knowledge so far, Cpp画图是真滴捉急, 那就调用python帮帮忙吧。
百度了好久，试了好几次，终于走完了配置的过程。我要记录一下。
1.0 配置：（操作系统）64位Win7， （Cpp的IDE是）Clion。
1.1 安装Clion
官网下载就可以了，地址 https://www.jetbrains.com/clion/
1.2 安装，配置mingW64
1.2.1：Clion需要我们安装Toolchain，我用的是mingW64（因为我用的是64位系统）,附上百度网盘地址。
地址：https://pan.baidu.com/s/14FkN0Ul9cvcRxCOcylmoxw，密码：qu5l
1.2.2：然后我一股脑把路径全部添加到环境变量path了
（
D:\ProgramFile\mingw64;
D:\ProgramFile\mingw64\bin;
D:\ProgramFile\mingw64\lib;
D:\ProgramFile\mingw64\include
）
1.2.3：让Clion找到mingw64
如果其中的Make， C Complier，C++ Complier没找到，就手动帮Clion添加。
！！！注意mingw的版本（指的是64位还是32位），一定要和pyhton的匹配。否则会出现如下错误：
载入Python.h：没问题 ； 读取其中函数：unreferenced...
1.3 安装python
1.3.1 安装python3.7
我的安装目录是 D:\ProgramFile\Python37 ，没有用Anaconda，事实上（可能是由于环境变量path中争抢调用关系的问题），我把原来装好的anaconda卸载了。
安装的版本是官网下载的。
同时，添加了 D:\ProgramFile\Python37到环境变量path。
1.3.2 用pip安装matplotlib
a. python3.7中的pip是自带的
b. 将python安装目录下的scripts添加到环境变量bin
c. （可选）查看python是否安装成功：在cmd界面，输入：python --version
d. （可选）查看pip是否安装成功：在cmd界面，输入：pip --version
e. （可选）升级pip：在cmd界面，输入：python -m pip install -U pip setuptools
f. 用pip安装matplotlib：在cmd界面，输入：python -m pip install matplotlib
1.4 Clion联结Cpp和python
1.4.1：CMakeLists.txt的配置：
用clion新建cpp的project，在CMakeLists.txt中添加以下两句话
# 添加python.h头文件路径
include_directories(D:/ProgramFile/Python37/include)
# 添加python动态链接库文件
link_libraries(D:/ProgramFile/Python37/libs/python37.lib)
如下图：
1.4.2：main.cpp的配置
我直接上图吧，如果这个cpp可以运行，那么说明配置成功了。
Jupyterlab / Notebook 中的交互式 matplotlib 图（使用 ipympl 的 %matplotlib 小部件）仅工作一次然后消失
如何解决Jupyterlab / Notebook 中的交互式 matplotlib 图（使用 ipympl 的 %matplotlib 小部件）仅工作一次然后消失？
我再次尝试在 Jupyter Notebooks 中为我的学生使用交互式 matplotlib 图。我的计划是使用 JupyterLab，因为普通的 Notebook 界面在学生中不太受欢迎。这是一个两芯 MWE 笔记本：
import numpy as np
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
下一个单元格：
plt.figure(1)
x = np.arange(100)
y = x*x
plt.plot(x,y)
plt.show()
当我运行这些单元格时，我确实得到了一个交互式 Matplotlib 图。但是当我第二次运行第二个单元格时，绘图窗口消失而没有警告或错误，只有在我在第二个单元格之前重新运行第一个单元格时才会返回。经典笔记本界面显示相同的行为，删除 plt.show() 或 plt.figure() 也没有区别。
我在 venv 环境中的 Windows 10 计算机上本地运行 Jupyter 服务器，安装了以下版本：
Python : 3.8.2
ipympl : 0.7.0
jupyter core : 4.7.1
jupyter-notebook : 6.3.0
qtconsole : not installed
ipython : 7.23.1
ipykernel : 5.5.4
jupyter client : 6.1.12
jupyter lab : 3.0.14
nbconvert : 6.0.7
ipywidgets : 7.6.3
nbformat : 5.1.3
traitlets : 5.0.5
在我的非专业人士看来，启动期间的消息似乎没问题：
[I 2021-05-12 10:10:48.065 LabApp] JupyterLab extension loaded from d:\envs\pyfda_38\lib\site-packages\jupyterlab
[I 2021-05-12 10:10:48.065 LabApp] JupyterLab application directory is D:\envs\pyfda_38\share\jupyter\lab
[I 2021-05-12 10:10:48.069 ServerApp] jupyterlab | extension was successfully loaded.
[I 2021-05-12 10:10:48.488 ServerApp] nbclassic | extension was successfully loaded.
[I 2021-05-12 10:10:48.489 ServerApp] Serving notebooks from local directory: D:\Daten\xxx
[I 2021-05-12 10:10:48.489 ServerApp] Jupyter Server 1.6.4 is running at:
[I 2021-05-12 10:10:48.489 ServerApp] http://localhost:8888/lab?token=xxxx
我得到的唯一（可能）相关警告是
[W 2021-05-12 10:10:55.256 LabApp] Could not determine jupyterlab build status without nodejs
是我做错了什么，还是 ipympl 的交互图还不够成熟，无法进行 BYOD 课程？
解决方法
它在每次通过将魔术命令移动到第二个单元格来激活 matplotlib 交互式支持时起作用：
%matplotlib widget
plt.figure(1)
x = np.arange(100)
y = x*x
plt.plot(x,y)
plt.show()
jupyter中%matplotlib inline报错
学习matplotlib时，使用的jupyter跑代码。报错如上图。大致就是后面的注释不能被识别。我寻思着注释不用识别吧，大概是因为%后跟的语句被全部当成命令行执行了，然后命令行不识别行内注释，导致报错
UsageError: unrecognized arguments
如此分析一波，解决方法就很简单了，删掉注释。。
Jupyter使3D Matplotlib图形变得非常小
阅读了该站点上有关在Jupyter中调整图形大小和设置图形大小限制的许多文章之后，我几乎确信3D绘图会有所不同。
这是我的3D散点图是Jupyter一直给回我，尽管已经尝试了很多figsize和dpi=设置（无论是在plt.figure()或内plt.rcParams()）
这是我的数据和当前代码，
%pylab inline
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (20,16)
pylab.rcParams['figure.dpi'] = 200
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# data1
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.scatter(data1.a_close,data1.g_close,data1.m_close)
我究竟做错了什么？
编辑：我正在使用Mac（10.11）pip，如果提供了一些详细信息，这些都是我安装的软件包。我也尝试过卸载并重新安装jupyter，但这并没有帮助
alabaster==0.7.12
anaconda-client==1.6.14
anaconda-navigator==1.8.7
anaconda-project==0.8.2
appnope==0.1.0
appscript==1.0.1
argh==0.26.2
asn1crypto==0.24.0
astroid==2.0.4
astropy==3.0.5
atomicwrites==1.2.1
attrs==18.2.0
Babel==2.6.0
backcall==0.1.0
backports.shutil-get-terminal-size==1.0.0
beautifulsoup4==4.6.3
bitarray==0.8.3
bkcharts==0.2
blaze==0.11.3
bleach==3.0.2
blist==1.3.6
bokeh==1.0.0
boto==2.48.0
Bottleneck==1.2.1
certifi==2018.4.16
cffi==1.11.5
chardet==3.0.4
Click==7.0
cloudpickle==0.6.1
clyent==1.2.2
colorama==0.4.0
conda==4.5.9
conda-build==3.0.27
conda-verify==2.0.0
contextlib2==0.5.5
cryptography==2.3.1
CVXcanon==0.1.1
cvxopt==1.2.2
cvxpy==1.0.10
cycler==0.10.0
Cython==0.29
cytoolz==0.9.0.1
dash==0.28.5
dash-core-components==0.35.2
dash-html-components==0.13.2
dash-renderer==0.14.3
dash-table-experiments==0.6.0
dask==0.19.4
datashape==0.5.4
decorator==4.3.0
defusedxml==0.5.0
dill==0.2.8.2
distcan==0.0.1
distributed==1.23.3
Django==2.1.2
docutils==0.14
ecos==2.0.5
entrypoints==0.2.3
et-xmlfile==1.0.1
eventsourcing==6.3.0
fastcache==1.0.2
fastnumbers==2.1.1
feather-format==0.4.0
filelock==3.0.9
fix-yahoo-finance==0.0.22
Flask==1.0.2
Flask-Caching==1.4.0
Flask-Compress==1.4.0
Flask-Cors==3.0.6
future==0.16.0
gevent==1.3.7
glmnet==2.0.0
glmnet-py==0.1.0b2
glob2==0.6
gmpy2==2.0.8
greenlet==0.4.15
h5py==2.8.0
heapdict==1.0.0
html5lib==1.0.1
hupper==1.3.1
idna==2.7
imageio==2.4.1
imagesize==1.1.0
importlib-metadata==0.6
inflection==0.3.1
ipykernel==5.1.0
ipython==7.0.1
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.4.2
isort==4.3.4
ItsDangerous==1.0.0
jdcal==1.4
jedi==0.13.1
Jinja2==2.10
joblib==0.12.5
jsonschema==2.6.0
jupyter==1.0.0
jupyter-client==5.2.3
jupyter-console==6.0.0
jupyter-core==4.4.0
jupyterlab==0.35.2
jupyterlab-launcher==0.13.1
jupyterlab-server==0.2.0
keyring==15.1.0
kiwisolver==1.0.1
lazy-object-proxy==1.3.1
llvmlite==0.25.0
locket==0.2.0
lxml==4.2.5
Markdown==3.0.1
MarkupSafe==1.0
matplotlib==3.0.0
mccabe==0.6.1
mistune==0.8.4
mizani==0.5.2
mlxtend==0.13.0
mock==2.0.0
more-itertools==4.3.0
mpmath==1.0.0
msgpack==0.5.6
msgpack-python==0.5.6
multipledispatch==0.6.0
multiprocess==0.70.6.1
multitasking==0.0.7
natsort==5.4.1
navigator-updater==0.2.1
nbconvert==5.4.0
nbformat==4.4.0
ndg-httpsclient==0.5.1
networkx==2.2
nltk==3.3
nose==1.3.7
notebook==5.7.0
numba==0.40.1
numexpr==2.6.8
numpy==1.15.3
numpydoc==0.8.0
odo==0.5.1
olefile==0.46
openpyxl==2.5.9
osqp==0.4.1
packaging==18.0
palettable==3.1.1
pandas==0.23.4
pandas-datareader==0.7.0
pandocfilters==1.4.2
parso==0.3.1
partd==0.3.9
PasteDeploy==1.5.2
path.py==11.5.0
pathlib2==2.3.2
patsy==0.5.0
pbr==5.1.0
pep8==1.7.1
pexpect==4.6.0
pickleshare==0.7.5
Pillow==5.3.0
pkginfo==1.4.2
plaster==1.0
plaster-pastedeploy==0.6
plotly==3.3.0
pluggy==0.8.0
ply==3.11
prometheus-client==0.4.2
prompt-toolkit==2.0.6
psutil==5.4.7
ptyprocess==0.5.2
py==1.7.0
pyarrow==0.11.1
pyasn1==0.4.4
pycodestyle==2.4.0
pycosat==0.6.3
pycparser==2.19
pycrypto==2.6.1
pycryptodome==3.6.6
pycurl==7.43.0.2
pyflakes==2.0.0
Pygments==2.2.0
pylint==2.1.1
pymc3==3.5
pyodbc==4.0.24
pyOpenSSL==18.0.0
pyparsing==2.2.2
PyQt5==5.11.3
PyQt5-sip==4.19.13
pyramid-arima==0.8.1
PySocks==1.6.8
pystan==2.18.0.0
pytest==3.9.2
python-dateutil==2.7.3
pytz==2018.6
PyWavelets==1.0.1
PyYAML==3.12
pyzmq==17.1.2
qfrm==0.2.0.27
QtAwesome==0.5.1
qtconsole==4.3.1
QtPy==1.5.2
Quandl==3.4.3
redis==2.10.6
repoze.lru==0.7
requests==2.20.0
requests-file==1.4.3
requests-ftp==0.3.1
retrying==1.3.3
rope==0.11.0
rpy2==2.9.4
ruamel-yaml==0.11.14
scikit-image==0.14.1
scikit-learn==0.19.0
scipy==1.1.0
scs==2.0.2
seaborn==0.9.0
Send2Trash==1.5.0
simplegeneric==0.8.1
simplejson==3.16.0
singledispatch==3.4.0.3
sip==4.19.8
six==1.11.0
snowballstemmer==1.2.1
sortedcollections==1.0.1
sortedcontainers==2.0.5
Sphinx==1.8.1
sphinxcontrib-websupport==1.1.0
spyder==3.3.1
spyder-kernels==1.1.0
SQLAlchemy==1.2.12
statistics==1.0.3.5
statsmodels==0.9.0
sympy==1.1.1
tables==3.4.4
tblib==1.3.2
terminado==0.8.1
testpath==0.4.2
Theano==1.0.3
toolz==0.9.0
tornado==5.1.1
tqdm==4.28.1
traitlets==4.3.2
translationstring==1.3
typed-ast==1.1.0
typing==3.6.6
tzlocal==1.5.1
unicodecsv==0.14.1
urllib3==1.24
venusian==1.1.0
wcwidth==0.1.7
webencodings==0.5.1
WebOb==1.8.3
Werkzeug==0.14.1
widgetsnbextension==3.4.2
wrapt==1.10.11
xlrd==1.1.0
XlsxWriter==1.1.2
xlwings==0.13.0
xlwt==1.3.0
yahoo-finance==1.4.0
zict==0.1.3
zope.deprecation==4.3.0
zope.interface==4.6.0
关于％matplotlib内联在iPython和Jupyter控制台上不起作用和jupyter matplotlib独立窗口的问题我们已经讲解完毕，感谢您的阅读，如果还想了解更多关于Cpp调用Python3，使用matplotlib画（二维）图----1.配置（Clion，mingW64, python, matplotlib）、Jupyterlab / Notebook 中的交互式 matplotlib 图（使用 ipympl 的 %matplotlib 小部件）仅工作一次然后消失、jupyter中%matplotlib inline报错、Jupyter使3D Matplotlib图形变得非常小等相关内容，可以在本站寻找。
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