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. Colorama: окрашивание текста в Python
  2. Управление IP-адресами через прокси
  3. Создание множества в Python
  4. Получение текущей даты и времени
  5. Профилирование данных с Pandas
  6. Хранение данных
  7. Howdoi — получение ответов из терминала
  8. Обработка ошибок в Python
  9. Сериализация и десериализация объектов
  10. Метод __ilshift__ для битового сдвига влево
  11. Обработка ошибки IndexError
  12. Работа с getopt
  13. Улучшение читаемости кода в Python
  14. Установка Home Assistant
  15. Создание словарей с defaultdict
  16. Многострочные комментарии в Python
  17. Namedtuple в Python
  18. Преобразование кортежа в словарь.
  19. Логирование с Logzero
  20. Копирование и вставка текста в Python
  21. Вакансии в Nebius
  22. Удаление элементов из списка в Python.
  23. Создание GUI с Tkinter: Entry
  24. Курс Data Scientist в медицине
  25. Создание списка дат
  26. Поиск с помощью регулярных выражений
  27. Работа с переменными в Python
  28. Структура данных словарь в Python
  29. Проверка индексов коллекции
  30. Создание списков в Python
  31. Возврат значений из генератора
  32. Однострочники Python
  33. Измерение времени выполнения кода
  34. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  35. Измерение времени выполнения кода с помощью time
  36. Декораторы в Python
  37. Работа с коллекциями Python
  38. Генерация QR-кодов с Python
  39. Работа с срезами в Numpy
  40. Работа с кортежами в Python
  41. Работа с Event() в threading
  42. Область видимости переменных
  43. Оператор @ для умножения матриц
  44. Работа с f-строками 2.0
  45. Шаблоны и наследование в Flask

Marketello читают маркетологи из крутых компаний