¿Cómo puedo abrir la ventana interactiva matplotlib en el cuaderno IPython?

Estoy usando IPython con --pylab=inliney, a veces, me gustaría cambiar rápidamente a la GUI matplotlib interactiva y ampliable para ver gráficos (el que aparece cuando trazas algo en una consola terminal de Python). ¿Cómo podría hacer eso? Preferiblemente sin salir ni reiniciar mi portátil.

El problema con los gráficos en línea en el portátil IPy es que tienen una resolución limitada y no puedo acercarme para ver algunas partes más pequeñas. Con la GUI de maptlotlib que comienza desde una terminal, puedo seleccionar un rectángulo del gráfico en el que quiero hacer zoom y los ejes se ajustan en consecuencia. Intenté experimentar con

from matplotlib import interactive
interactive(True)

y

interactive(False)

pero eso no hizo nada. Tampoco pude encontrar ninguna pista en línea.

De acuerdo con la documentación , debería poder alternar de esta manera:

In [2]: %matplotlib inline 
In [3]: plot(...)

In [4]: %matplotlib qt  # wx, gtk, osx, tk, empty uses default
In [5]: plot(...) 

y aparecerá una ventana de trazado normal (puede ser necesario reiniciar el portátil).

Espero que esto ayude.

Si todo lo que quiere hacer es cambiar de gráficos en línea a interactivos y viceversa (para que pueda desplazarse / hacer zoom), es mejor usar% matplotlib magic.

#interactive plotting in separate window
%matplotlib qt 

y de vuelta a html

#normal charts inside notebooks
%matplotlib inline 

% pylab magic importa un montón de otras cosas e incluso puede resultar en un conflicto. Lo hace "desde pylab import *".

También puede usar un nuevo backend de notebook (agregado en matplotlib 1.4):

#interactive charts inside notebooks, matplotlib 1.4+
%matplotlib notebook 

Si desea tener más interactividad en sus gráficos, puede mirar mpld3 y bokeh . mpld3 es genial, si no tiene toneladas de puntos de datos (por ejemplo, <5k +) y desea utilizar la sintaxis matplotlib normal, pero más interactividad, en comparación con el cuaderno% matplotlib. Bokeh puede manejar muchos datos, pero necesitas aprender su sintaxis, ya que es una biblioteca separada.

También puede consultar pivottablejs (pip install pivottablejs)

from pivottablejs import pivot_ui
pivot_ui(df)

Por muy interesante que sea la exploración de datos interactivos, puede alterar totalmente la reproducibilidad. Me ha pasado, así que trato de usarlo solo en una etapa muy temprana y cambio a matplotlib / seaborn puro en línea, una vez que tengo la idea de los datos.

A partir de matplotlib 1.4.0, ahora hay un backend interactivo para usar en el cuaderno

%matplotlib notebook

Hay algunas versiones de IPython que no tienen ese alias registrado, la alternativa es:

%matplotlib nbagg

Si eso no funciona, actualice su IPython.

Para jugar con esto, ve a tmpnb.org

y pegar

%matplotlib notebook

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index,
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.cumsum()
df.plot(); plt.legend(loc='best')    

en una celda de código (o simplemente modifique el cuaderno de demostración de Python existente)

Una mejor solución para su problema podría ser la biblioteca de gráficos . Le permite utilizar la excelente biblioteca javascript de Highcharts para crear gráficos hermosos e interactivos. Highcharts usa el HTMLsvg etiqueta por lo que todos sus gráficos son en realidad imágenes vectoriales.

Algunas caracteristicas:

• Gráficos vectoriales que puede descargar en formatos .png, .jpg y .svg para que nunca tenga problemas de resolución
• Gráficos interactivos (zoom, deslizamiento, desplazamiento sobre puntos, ...)
• Utilizable en un portátil IPython
• Explore cientos de estructuras de datos al mismo tiempo utilizando las capacidades de trazado asincrónico.

Descargo de responsabilidad: soy el desarrollador de la biblioteca

Estoy usando ipython en "jupyter QTConsole" de Anaconda en www.continuum.io/downloads el 28/5/20117.

Aquí hay un ejemplo para alternar entre una ventana separada y un modo de trazado en línea usando ipython magic.

>>> import matplotlib.pyplot as plt

# data to plot
>>> x1 = [x for x in range(20)]

# Show in separate window
>>> %matplotlib
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close() 

# Show in console window
>>> %matplotlib inline
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close() 

# Show in separate window
>>> %matplotlib
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close() 

# Show in console window
>>> %matplotlib inline
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close() 

# Note: the %matplotlib magic above causes:
#      plt.plot(...) 
# to implicitly include a:
#      plt.show()
# after the command.
#
# (Not sure how to turn off this behavior
# so that it matches behavior without using %matplotlib magic...)
# but its ok for interactive work...

Reinicie el kernel y borre la salida (si no comienza con un nuevo portátil), luego ejecute

%matplotlib tk

Para obtener más información, vaya a Trazado con matplotlib

Puedes usar

%matplotlib qt

Si tiene el error ImportError: Failed to import any qt binding, instale PyQt5 como: pip install PyQt5y me funciona.