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.
Другие уроки курса "Python"
- Копирование списков в Python
- Преобразование числа в восьмеричную строку
- Работа с контекстным менеджером Pool
- Нахождение отличий в списках
- Преобразование символов с помощью map
- Выражения-генераторы в Python
- Работа с аргументами командной строки
- Работа с областями видимости переменных
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Метод get() в Python
- Округление дробей в Python
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Переворот строки с помощью срезов
- Объединение словарей в Python
- Создание виртуальной среды
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Метод __complex__ в Python
- Функция all() в Python
- Создание комплексных чисел
- Переопределение оператора % для объектов
- Работа со строками в Python
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Создание итерируемых объектов
- Работа с комплексными числами
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Методы сравнения множеств
- Оптимизация памяти с slots
- Выход из профиля в Django
- Декораторы в Python
- Настройка Cron
- Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
- Принцип одной функции
- Основы работы с os
- Оператор is в Python
- Повторение элементов списков
- Основы Python за 14 дней
- Преобразование строк в числа в Python
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
- Отладка в командной строке
- Объединение словарей в Python
- Конвертация изображений в PDF
- Асинхронный код в Python
- Конкатенация строковых литералов
- Виртуальное окружение Python
- Метод index() в Python
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
