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. Генераторы в Python
  2. Вакансии в Nebius
  3. Метод splitlines() для разделения строк
  4. Удаление дубликатов из списка
  5. Множественное присваивание в Python
  6. Вложенные циклы в Python
  7. Регистрация на хакатоне
  8. Глубокое копирование объектов
  9. Проекты на Python
  10. Повторение элементов списков
  11. Основы слова
  12. Измерение времени выполнения кода
  13. Работа с итераторами через срезы
  14. Преобразование строки в число
  15. Проверка кортежей.
  16. Работа со стеком в Python
  17. Оператор умножения для вектора
  18. Создание матрицы в Python
  19. Выход из профиля в Django
  20. Показ всплывающих окон Tkinter
  21. Нахождение максимального значения и его индекса в списке
  22. Выборка чисел
  23. Декораторы с @wraps
  24. Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
  25. Обработка исключения UnboundLocalError
  26. Аннотации типов в Python
  27. Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
  28. Добавление цвета в консоли
  29. Синтаксис переменных цикла в Python
  30. Хранение данных
  31. Функциональное программирование в Python
  32. Работа с аргументами командной строки в Python
  33. Объединение словарей в Python
  34. Транспонирование матрицы в Python
  35. Сравнение строк в Python
  36. Печать календаря в Python
  37. Определение относительного пути
  38. Сравнение строк в Python
  39. Расчет времени выполнения программы
  40. Импорт с альтернативным именем
  41. Методы и функции в Python
  42. Создание пользовательской коллекции в Python
  43. Ускорение выполнения кода в Python
  44. Flask — веб-фреймворк Python
  45. Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
  46. Разрешение имен в Python
  47. Python Менеджер контекста

Marketello читают маркетологи из крутых компаний