在 Jupyter Notebook 上显示 Matplotlib 图形 - Python

简介

Matplotlib 是一个强大的 Python 可视化库，用于创建静态、动态、交互式的图形和图表。它提供了丰富的绘图选项，可以用于数据分析、数据可视化以及科学计算等任务。

Jupyter Notebook 是一个交互式开发环境，可以在浏览器中编写和运行代码，并且支持直接在代码行后显示图形结果。本文将介绍在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 绘制图形并显示在输出单元格中的方法。

安装 Matplotlib

在开始之前，首先需要确保已经安装了 Matplotlib 库。可以通过以下命令使用 pip 进行安装：

pip install matplotlib

导入库

在使用 Matplotlib 绘图之前，需要导入相关的库。使用下面的代码将 Matplotlib 和 Pyplot 导入到你的 Jupyter Notebook 中：

import matplotlib.pyplot as plt

创建图形

在 Jupyter Notebook 中，可以使用 Matplotlib 的 figure 函数创建一个新的图形。下面的示例代码创建了一个空白图形，并将其保存在名为 fig 的变量中：

fig = plt.figure()

绘制图形

一旦创建了图形，就可以使用 Matplotlib 的各种绘图函数来添加图形元素。下面是几个常用的绘图函数：

• plot：绘制折线图
• scatter：绘制散点图
• bar：绘制柱状图
• hist：绘制直方图
• pie：绘制饼图
• imshow：绘制图像

以绘制折线图为例，下面的示例代码创建了一个包含 x、y 坐标的列表，并使用 plot 函数将其绘制在图形上：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)

显示图形

调用绘图函数后，可以使用 show 函数显示图形。在 Jupyter Notebook 中，使用 %matplotlib inline 魔术命令可以将图形显示在输出单元格中：

%matplotlib inline

完整的示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

fig = plt.figure()

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

运行代码后，将在输出单元格中显示绘制的图形。

总结

本文介绍了在 Jupyter Notebook 上使用 Matplotlib 绘制图形并显示在输出单元格中的方法。通过导入库、创建图形、绘制图形和显示图形等步骤，可以灵活地在 Jupyter Notebook 中进行数据可视化和图表绘制。