概述

在Jupyter Notebook或Jupyter Lab环境中运行以下代码可知

import matplotlib
print(matplotlib.get_backend())

Jupyter环境的默认后端为module://ipykernel.pylab.backend_inline。

默认情况下，使用默认后端，matplotlib在Jupyter环境即便开启了交互绘图模式，也不能正常实现交互式绘图。

如果在Jupyter环境中实现matplotlib交互式绘图，必须使用Matplotlib Jupyter Widget Backend，即ipympl包（原名：jupyter-matplotlib）。

ipympl包是matplotlib开发组专门为Jupyter环境开发的交互式后端，利用Jupyter Widget 实现功能，项目地址为 https://github.com/matplotlib/ipympl

使用ipympl

安装

使用pip或conda进行安装。

pip install ipympl

基本使用

安装完ipympl，切记要重启Jupyter Notebook或Jupyter Lab服务。

在jupyter中执行魔术命令%matplotlib widget将后端切换为ipympl。

%matplotlib widget
import matplotlib
matplotlib.get_backend()

'module://ipympl.backend_nbagg'

然后，输入绘图语句并运行。在输出区域将会出现交互绘图图形。跟传统绘图图形相比，交互绘图图形主要有以下区别：

• 显示图形标题。
• 具有工具栏，可以使用交互工具。
• 图形大小可调整。
• 其他单元格的绘图语句会持续作用于交互绘图图形。

设置交互绘图图形组件

通过canvas对象的相关属性可以控制交互绘图图形的组件。

fig = plt.gcf()
# 是否显示工具栏
fig.canvas.toolbar_visible = False
# 工具栏的位置
fig.canvas.toolbar_position = 'left'
# 是否显示图形名称
fig.canvas.header_visible = False
# 是否显示脚标
fig.canvas.footer_visible = False
# 图形是否可调整大小
fig.canvas.resizable = False

通过display函数在任意位置显示交互绘图图形

前面的演示中，交互绘图图形的位置时固定的。通过display(canvas)函数可以在任意单元格显示交互绘图图形。

通过display函数在任意位置嵌入图形

通过display(figure)函数可以将绘图图形作为png图片嵌入单元格。