我正在使用 IPython，--pylab=inline有时希望快速切换到交互式、可缩放的 matplotlib GUI 以查看绘图（当您在终端 Python 控制台中绘图时弹出的图形）。我怎么能那样做？最好不要离开或重新启动我的笔记本。
IPy 笔记本中的内联图的问题在于它们的分辨率有限，我无法放大它们以查看一些较小的部分。使用从终端启动的 maptlotlib GUI，我可以选择要放大的图形矩形并相应地调整轴。我试着用
from matplotlib import interactive
interactive(True)
和
interactive(False)
但这并没有做任何事情。我在网上也找不到任何提示。
根据文档，您应该能够像这样来回切换：
In [2]: %matplotlib inline
In [3]: plot(...)
In [4]: %matplotlib qt # wx, gtk, osx, tk, empty uses default
In [5]: plot(...)
这将弹出一个常规的绘图窗口（可能需要在笔记本上重新启动）。
我希望这有帮助。
如果您只想从内联图切换到交互式图并返回（以便您可以平移/缩放），最好使用 %matplotlib 魔法。
#interactive plotting in separate window
%matplotlib qt
并返回 html
#normal charts inside notebooks
%matplotlib inline
%pylab 魔法导入一堆其他的东西，甚至可能导致冲突。它执行“从 pylab 导入 *”。
您还可以使用新的笔记本后端（在 matplotlib 1.4 中添加）：
#interactive charts inside notebooks, matplotlib 1.4+
%matplotlib notebook
如果您想在图表中具有更多交互性，可以查看mpld3和bokeh。mpld3 很棒，如果你没有大量的数据点（例如 <5k+）并且你想使用普通的 matplotlib 语法，但与 %matplotlib notebook 相比，它具有更多的交互性。Bokeh 可以处理大量数据，但您需要了解它的语法，因为它是一个单独的库。
您也可以查看 pivottablejs (pip install pivottablejs)
from pivottablejs import pivot_ui
pivot_ui(df)
无论交互式数据探索多么酷，它都可能完全破坏可重复性。它发生在我身上，所以我尝试仅在早期阶段使用它，并在对数据有感觉后切换到纯内联 matplotlib/seaborn。
从 matplotlib 1.4.0 开始，现在有一个交互式后端可在笔记本中使用
%matplotlib notebook
有几个版本的 IPython 没有注册该别名，回退是：
%matplotlib nbagg
如果这不起作用，请更新您的 IPython。
要玩这个，请转到tmpnb.org
并粘贴
%matplotlib notebook
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index,
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.cumsum()
df.plot(); plt.legend(loc='best')
进入代码单元（或者只是修改现有的 python 演示笔记本）
您可以使用
%matplotlib qt
如果出现错误ImportError: Failed to import any qt binding，请将 PyQt5 安装为：pip install PyQt5它适用于我。
对于您的问题，更好的解决方案可能是Charts库。它使您能够使用出色的Highcharts javascript 库来制作精美的交互式绘图。Highcharts 使用 HTMLsvg标签，因此您的所有图表实际上都是矢量图像。
一些特点：
免责声明：我是图书馆的开发者
我在 20117 年 5 月 28 日在 www.continuum.io/downloads 的 Anaconda 的“jupyter QTConsole”中使用 ipython。
这是一个使用 ipython 魔术在单独窗口和内联绘图模式之间来回切换的示例。
>>> import matplotlib.pyplot as plt
# data to plot
>>> x1 = [x for x in range(20)]
# Show in separate window
>>> %matplotlib
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()
# Show in console window
>>> %matplotlib inline
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()
# Show in separate window
>>> %matplotlib
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()
# Show in console window
>>> %matplotlib inline
>>> plt.plot(x1)
>>> plt.close()
# Note: the %matplotlib magic above causes:
# plt.plot(...)
# to implicitly include a:
# plt.show()
# after the command.
#
# (Not sure how to turn off this behavior
# so that it matches behavior without using %matplotlib magic...)
# but its ok for interactive work...
我找到了解决方案。我卸载了 pyqt5，它是通过 apt 安装的。然后，我通过 pip 再次安装了它。这解决了导入错误。
sudo apt-get remove --auto-remove python-pyqt5
pip install PyQt5
matplotlib.use('nbagg')不适用于新版本的 matplotlib。
相反，我们使用魔术函数作为
%matplotlib nbagg
它适用于新版本的 matplot lib (>3.0)。
import matplotlib
import matplotlib.pylab as plt
%matplotlib inline
%matplotlib nbagg