一、四種彈出窗口

https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

In [4]:

# 圖表窗口1 → plt.show()
plt.plot(np.random.rand(10))
plt.show()
# 直接生成圖表

 

In [7]:

# 圖表窗口2 → 魔法函數，嵌入圖表

x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
plt.scatter(x,y)

Out[7]:

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x197b6974320>

 

In [15]:

# 圖表窗口3 → 魔法函數，彈出可交互的matplotlib窗口
%matplotlib notebook
s = pd.Series(np.random.randn(40))
s.plot(style = 'k--o',figsize=(10,5))
# 可交互的matplotlib窗口，不用plt.show()
# 可作必定調整

 

 

 

Out[15]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x197b6ffc0b8>

In [4]:

# 圖表窗口4 → 魔法函數，彈出matplotlib控制檯

%matplotlib qt5
df = pd.DataFrame(np.random.rand(50,2),columns=['A','B'])
df.hist(figsize=(12,5),color='g',alpha=0.8)
# 可交互性控制檯
# 若是已經設置了顯示方式（好比notebook），須要重啓而後再運行魔法函數
# 網頁嵌入的交互性窗口 和 控制檯，只能顯示一個

#plt.close()    
# 關閉窗口

#plt.gcf().clear()  
# 每次清空圖表內內容
# 須要安裝pyqt5

Out[4]:

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000028862619390>,
        <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x0000028862657828>]],
      dtype=object)

In [ ]: