Курс Python → Активация Matplotlib в Jupyter

Магическая команда %matplotlib inline является одной из наиболее часто используемых команд в Jupyter Notebook при работе с библиотекой Matplotlib. При ее использовании графики, созданные с помощью Matplotlib, будут отображаться прямо в ячейках блокнота, что делает процесс визуализации данных более удобным и наглядным.

Данная команда активирует интерактивную поддержку Matplotlib, позволяя вам манипулировать и взаимодействовать с графиками прямо в блокноте. Это особенно удобно при анализе данных или проведении исследований, так как вы можете быстро изменять параметры графиков и наблюдать результаты в режиме реального времени.

Пример использования команды %matplotlib inline:


import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sample Plot')
plt.show()

В приведенном примере мы импортируем библиотеку Matplotlib, активируем интерактивный режим с помощью команды %matplotlib inline и строим простой график, отображаемый прямо в блокноте. Это позволяет нам быстро визуализировать данные и анализировать результаты без необходимости сохранения графиков в отдельные файлы.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Переопределение метода __floordiv__
  2. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  3. Создание именованных кортежей в Python
  4. Извлечение аудио из видео
  5. Модуль xkcd: загрузка комиксов
  6. Хэш-функции и метод цепочек
  7. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  8. Извлечение аудио из видео
  9. Функция map() в Python
  10. Распаковка значений в Python
  11. Создание графиков в терминале
  12. Оператор морж в Python 3.8
  13. Цикл for в Python
  14. Просмотр атрибутов и методов класса
  15. Установка Python — Простое руководство
  16. Улучшение читаемости кода в Python
  17. Выбор редактора кода.
  18. Создание и обучение модели с Keras
  19. Лямбда-функции в Python
  20. Роль object и type в Python
  21. Генераторы в Python
  22. Поиск индекса элемента
  23. Удаление дубликатов из списка
  24. Функция zip() для объединения списков
  25. Таймер обратного отсчета
  26. ChainMap избыточные ключи
  27. Очистка вывода в Python
  28. Списки в Python: основы
  29. Создание итератора
  30. Избегание изменяемых аргументов
  31. Класс Counter() для подсчета элементов
  32. Удаление элемента по индексу в Python
  33. Проблема сравнения словарей
  34. Функция reversed() в Python
  35. Создание копии списка в Python
  36. Проверка версии Python
  37. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  38. Оператор == в Python
  39. Справка по импортированным модулям
  40. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  41. Использование двоеточия в Python
  42. Выражения-генераторы в Python
  43. Методы и функции в Python
  44. Выборка чисел
  45. Поиск подстроки в строке

Marketello читают маркетологи из крутых компаний