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. Параллельные вычисления в Python
  2. Модуль xkcd: добавление юмора в Python
  3. Метод eq для сравнения объектов
  4. Фильтрация элементов с помощью islice
  5. Python Тесты и Гайды
  6. Срез в Python
  7. Определение локальных переменных в Python
  8. Отправка HTTP-запросов в Python
  9. 9 уловок для чистого кода
  10. Модуль inspect: получение информации о объектах
  11. Сортировка списка по индексам
  12. Метод join() для объединения элементов в строку.
  13. Декораторы в Python
  14. Операторы присваивания в Python
  15. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  16. Метод __imod__ для Python
  17. Проверка элемента в множестве.
  18. Установка и использование howdoi
  19. Проверка строки на палиндром
  20. Атрибуты класса и экземпляра в Python
  21. Запуск внешнего кода в Jupyter
  22. Перебор элементов списка в Python
  23. Лямбда-функции в Python
  24. Создание словаря и множества
  25. Структурирование данных с Pydantic
  26. Преобразование данных в Python
  27. IPython и Jupyter Notebook: руководство
  28. Создание списка дат
  29. Распаковка элементов последовательности
  30. Использование обратной косой черты в f-строках
  31. Функциональное программирование.
  32. Модуль array: создание и использование массивов
  33. Взаимодействие с внешними процессами в Python
  34. Операции с числами в Python
  35. Импорт классов из другого файла
  36. Создание панели меню Tkinter
  37. Получение списка кортежей из словаря
  38. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  39. Вставка переменных в шаблоны Flask
  40. Хеши в Python
  41. Оптимизация памяти с помощью __slots__
  42. Pillow: работа с изображениями
  43. Форматирование строк в Python
  44. Замена подстроки
  45. Поиск повторов в списке

Marketello читают маркетологи из крутых компаний