print(matplotlib.get_backend()) 如果输出结果为'module://ipykernel.pylab.backend_inline',则表示当前的Matplotlib后端为内嵌式(inline)模式。 matplotlib_inline ipython/matplotlib-inline: Inline Matplotlib backend for Jupyter (github.com) Note that in current versions of JupyterLab and Jupyter Notebook, ...
尝试其他导入方法:如果上述方法都不起作用,尝试不使用matplotlib_inline,而是直接在代码中导入Matplotlib,例如: import matplotlib.pyplot as plt 而不是使用matplotlib_inline。通过遵循这些步骤,你应该能够解决“cannot import name ‘backend_inline’ from ‘matplotlib_inline’”的错误。如果问题仍然存在,请提供更多关于...
print(plt.get_backend()) 代码语言:txt 复制 默认情况下,输出应该是"module://ipykernel.pylab.backend_inline",表示当前使用的是"inline"后端。 要更改默认后端,可以在Jupyter IPython中创建一个配置文件。在终端中执行以下命令: 代码语言:txt 复制 jupyter notebook --generate-config 代码语言:txt 复制 这将...
print(matplotlib.get_backend()) 1. 2. 如果输出结果为'module://ipykernel.pylab.backend_inline',则表示当前的Matplotlib后端为内嵌式(inline)模式。 matplotlib_inline ipython/matplotlib-inline: Inline Matplotlib backend for Jupyter () Note that in current versions of JupyterLab and Jupyter Notebook, t...
获取当前的 backend 可以使用 matplotlib.pyplot.get_backend() 常用backend 已在文尾附上。 交互模式 我理解,“交互模式”即代表着这个图标在绘制后可以动态变化,例如预设的动画以及用户的操作。 当开启交互模式后,绘制的图表会自动更新、绘制,如果希望手动更新图表,则使用 draw() 函数;而在非交互模式下,当所有后台...
Matplotlib通过backend后端来将内存中的绘图转换为图像输出,可以保存为位图png、矢量图形svg等格式的文件,也可以直接用Qt等GUI来完成显示。 可以通过matplotlib.get_backend()来查看当前后端。 也可以用matplotlib.use('nbagg')(或者ipython魔法命令%matplotlib backend_name)来更改后端 。
获取当前的 backend 可以使用 matplotlib.pyplot.get_backend() 常用backend 已在文尾附上。 交互模式 我理解,“交互模式”即代表着这个图标在绘制后可以动态变化,例如预设的动画以及用户的操作。 当开启交互模式后,绘制的图表会自动更新、绘制,如果希望手动更新图表,则使用 draw() 函数;而在非交互模...
backend_nbagg可以在notebook上呈现交互式图形。它利用了为webagg作为开发的基础。 要在Jupyter中输入以下命令启用后端, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %matplotlib notebook 下面是一个基本的例子来展示nbagg后端的用法。 代码语言:javascript ...
print(matplotlib.get_backend()) 需要注意的是,如果我们定义了import matplotlib.pyplot as plt,那么%matplotlib notebook必须放在import matplotlib.pyplot as plt的前面,如下: import matplotlib import numpy as np %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt ...
当你在使用matplotlib时遇到“valueerror: key backend: 'module://matplotlib_inline.backend_inline' is not”这样的错误,这通常意味着matplotlib的配置中指定的后端backend_inline不被当前环境所支持或者没有正确安装。这个问题常见于在Jupyter Notebook或其他交互式环境中尝试显示图形时。以下是一些解决这个问题的步骤:...