jupyter notebook matplotlib绘制动态图并显示在notebook中

最新推荐文章于 2025-09-13 17:08:29 发布
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本文介绍如何解决matplotlib在Jupyter notebook中无法正确显示图表的问题。通过调整matplotlib的后端，如使用%matplotlibqt5或%matplotlibinline，可以实现在notebook内外的不同显示效果。

有些时候matplotlib 的绘图没法显示在notebook中，或者显示不了。这与backend有关。

首先启动你的notebook，输入

%pylab

查看你的matplotlib后端，我的输出为：

Qt5Agg

这是后端的渲染方式，使用的是qt5渲染。激活方式为在绘图之前插入代码段：

%matplotlib qt5

这样就能显示出图，但是是显示在notebook之外的,如果我使用%matplotlib inline,图的显示并不正常。我也不知道为什么，，，，，，，，，，，，，

如果你输出的后端为其他类型，建议查看下面的资料，直接输入对应的绘图激活方式。

matplotlib 常用backend

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### 使用 Matplotlib 在 Jupyter Notebook 中绘制雷达图 要在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 绘制雷达图，可以按照以下方法实现。以下是完整的代码示例以及解释： #### 雷达图的定义与用途 雷达图是一种用于多维数据可视化的工具，适用于展示多个变量之间的关系及其相对重要性[^3]。 #### 示例代码：绘制雷达图 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] stats = [4, 7, 8, 5, 6] # 计算角度以便均匀分布标签 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist() stats += stats[:1] # 将第一个值复制到最后，形成闭环 angles += angles[:1] # 同样处理角度列表 # 创建画布和极坐标系子图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True)) # 绘制折线并填充颜色 ax.plot(angles, stats, color='orange', linewidth=2, linestyle='solid') ax.fill(angles, stats, color='orange', alpha=0.25) # 添加标签 ax.set_theta_offset(np.pi / 2) # 偏移起始位置到顶部 ax.set_theta_direction(-1) # 反转方向为顺时针 plt.xticks(angles[:-1], labels) # 设置刻度标签 # 设置径向网格的最大值 ax.set_rlabel_position(30) ax.set_ylim(0, 10) # 显示图像 plt.show() ``` #### 代码说明 1. **数据准备**：`labels` 是各个维度的名称，而 `stats` 则是对应的数值。 2. **计算角度**：通过 `np.linspace` 函数生成均匀的角度数组，并将其转换为列表形式以方便后续操作。 3. **闭合路径**：为了使雷达图形成封闭区域，需将首尾相连。 4. **绘图参数**：利用 `polar=True` 参数创建极坐标系子图；并通过 `plot` 方法绘制线条，`fill` 方法填充颜色。 5. **样式调整**：设置了偏移量 (`set_theta_offset`) 和旋转方向 (`set_theta_direction`) 来优化视觉效果。 此代码展示了如何在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 构建基本的雷达图[^4]。 --- ###
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