[python] IPython 노트북에서 대화 형 matplotlib 창을 어떻게 열 수 있습니까?

인라인 플롯에서 대화 형으로 전환하고 뒤로 전환하기 만하면됩니다 (이동 / 확대 가능). % matplotlib 매직을 사용하는 것이 좋습니다.

#interactive plotting in separate window
%matplotlib qt 

html로 돌아 가기

#normal charts inside notebooks
%matplotlib inline 

% pylab 매직은 다른 많은 것들을 가져오고 심지어 충돌을 일으킬 수도 있습니다. “pylab에서 가져 오기 *”를 수행합니다.

새 노트북 백엔드를 사용할 수도 있습니다 (matplotlib 1.4에 추가됨).

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

차트에서 더 많은 상호 작용을 원하면 mpld3 및 bokeh를 볼 수 있습니다. . mpld3는 엄청난 양의 데이터 포인트 (예 : <5k +)가없고 일반 matplotlib 구문을 사용하고 싶지만 % matplotlib notebook과 비교하여 더 많은 상호 작용을 원한다면 훌륭합니다. Bokeh는 많은 데이터를 처리 할 수 ​​있지만 별도의 라이브러리이므로 구문을 배워야합니다.

또한 pivottablejs (pip install pivottablejs)를 확인할 수 있습니다.

from pivottablejs import pivot_ui
pivot_ui(df)

그러나 멋진 대화 형 데이터 탐색은 재현성을 완전히 망칠 수 있습니다. 그것은 나에게 일어 났으므로 데이터에 대한 느낌을 받으면 아주 초기 단계에서만 사용하고 순수한 인라인 matplotlib / seaborn으로 전환하려고합니다.

답변

%matplotlib notebook

%matplotlib nbagg

%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')    

>>> 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...

%matplotlib tk