jupyter notebook 實現matplotlib圖動態重新整理
我就廢話不多說了，大家還是直接看程式碼吧！
import matplotlib %matplotlib inline from IPython import display
需要重新整理的地方，畫完圖之後新增
display.clear_output(wait=True)
補充知識：jupyter notebook matplotlib繪製動態圖並顯示在notebook中
有些時候matplotlib 的繪圖沒法顯示在notebook中，或者顯示不了。這與backend有關。
首先啟動你的notebook，輸入
%pylab
檢視你的matplotlib後端，我的輸出為：
Qt5Agg
這是後端的渲染方式，使用的是qt5渲染。啟用方式為在繪圖之前插入程式碼段：
%matplotlib qt5
這樣就能顯示出圖，但是是顯示在notebook之外的,如果我使用%matplotlib inline,圖的顯示並不正常。我也不知道為什麼，，，，，，，，，，，，，
如果你輸出的後端為其他型別，建議檢視下面的資料，直接輸入對應的繪圖啟用方式。
補充知識：matplotlib 常用backend
matplotlib 使用簡明教程（一）-基礎概念
Matplotlib 是一個用於繪製圖表的 Python 庫，可以用來處理圖片、繪製統計類的圖表。
本文分為幾篇，主要目的在於說明 Matplotlib 的一些使用方法。第一篇用於介紹 Matplotlib 的一些基本概念。
基本組成
以官網中圖片說明 Matplotlib 圖表中的基本組成成分。
figure：整個畫布，包含一個或多個 axes
axes：畫布中的某一個圖表，包含一個 plot
artist：元素，包括圖中所示的 label、line 等，也包括 plot
backend
每一種輸出的能力都叫做一種 backend，在我的理解中有點類似渲染器。
IPython 中的魔法語句 %matplotlib xxxx 就是選擇 backend。
選用哪種 backend，其優先順序選取如下：
matplotlibrc 檔案中的 backend
使用 MPLBACKEND 環境變數
使用 matplotlib.use() 函式，需要在匯入 pyplot 前使用
backend 從種類上，分為可互動型（user interface）和不可互動型兩種（hardcopy），如果希望檢視本地支援的 backend 有哪些，可以使用
matplotlib.rcsetup.interactive_bk # 可互動型 matplotlib.rcsetup.non_interactive_bk # 不可互動型 matplotlib.rcsetup.all_backends # 所有 backend
獲取當前的 backend 可以使用 matplotlib.pyplot.get_backend()
常用 backend 已在文尾附上。
互動模式
我理解，“互動模式”即代表著這個圖示在繪製後可以動態變化，例如預設的動畫以及使用者的操作。
當開啟互動模式後，繪製的圖表會自動更新、繪製，如果希望手動更新圖表，則使用 draw() 函式；而在非互動模式下，當所有後臺繪製完成後，需要使用 show() 函式，才會將最終圖表展示出來。
如果希望使用互動模式，需要選用可互動型的 backend。
通過 matplotlib.interactive() 設定互動模式的開啟與關閉
通過 matplotlib.is_interactive() 查詢當前實發支援互動模式
也可以通過 matplotlib.pyplot.ion() 和 matplotlib.pyplot.ioff() 來開啟/關閉互動模式
附：常用 backend
不可互動型
AGG：渲染為 png 檔案
PS：渲染為 ps 檔案
PDF：渲染為 pdf 檔案
SVG：渲染為 svg 檔案
Cairo：使用 Cairo 引擎渲染
可互動型
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 庫，Ipython 中可使用 %matplotlib ipympl
macosx：使用 Cocoa 畫布渲染，Ipython 中可使用 %matplotlib osx
nbAgg：Jupyter Notebook 中使用的 backend，Jupyter 中使用 %matplotlib notebook 來啟用
WXAgg：使用 wxWidgets 庫來渲染，Ipython 中可使用 %matplotlib wx
inline：嚴格地講並不是一個 backend，這個 IPython 中的一個語法，表示把圖表嵌入筆記中，使用 %matplotlib inline
以上這篇jupyter notebook 實現matplotlib圖動態重新整理就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。