Matplotlib Jupyter扩展
项目描述
ipympl
利用 Jupyter 交互式小部件框架，ipympl 使 matplotlib 在 Jupyter 笔记本和 JupyterLab 中的交互功能成为可能。
此外，图形 canvas 元素是一个适当的 Jupyter 交互式小部件，可以放置在交互式小部件布局中。
使用方法
要启用 ipympl 后端，只需使用 matplotlib Jupyter 魔法
%matplotlib widget
文档
请参阅以下文档：https://matplotlib.net.cn/ipympl/
示例
请参阅示例笔记本了解更多信息！
安装
使用 conda
conda install -c conda-forge ipympl
使用 pip
pip install ipympl
在 JupyterLab 中使用
如果您想在 JupyterLab 中使用 ipympl，我们建议使用 JupyterLab >= 3。
如果您使用 JupyterLab 2，您仍需要手动安装 labextension
conda install -c conda-forge nodejs
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter-matplotlib
安装旧版 JupyterLab 扩展
如果您正在使用 JupyterLab 1 或 2，您将需要根据您安装的 ipympl 和 jupyterlab 版本安装正确的 jupyter-matplotlib 版本。例如，如果您安装了 ipympl 0.5.1，则需要安装 jupyter-matplotlib 0.7.0，此版本仅与 JupyterLab 1 兼容。
conda install -c conda-forge ipympl==0.5.1
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter-matplotlib@0.7.0
版本查找表
ipympl |
jupyter-matplotlib |
JupyterLab |
Matplotlib |
|---|---|---|---|
| 0.9.3+ | 0.11.3+ | >=2,<5 | 3.4.0>= |
| 0.9.0-2 | 0.11.0-2 | >=2,<5 | 3.4.0>= <3.7 |
| 0.8.8 | 0.10.x | >=2,<5 | 3.3.1>= <3.7 |
| 0.8.0-7 | 0.10.x | >=2,<5 | 3.3.1>=, <3.6 |
| 0.7.0 | 0.9.0 | >=2,<5 | 3.3.1>= |
| 0.6.x | 0.8.x | >=2,<5 | 3.3.1>=, <3.4 |
| 0.5.8 | 0.7.4 | >=1,<3 | 3.3.1>=, <3.4 |
| 0.5.7 | 0.7.3 | >=1,<3 | 3.2.* |
| ... | ... | ... | |
| 0.5.3 | 0.7.2 | >=1,<3 | |
| 0.5.2 | 0.7.1 | >=1,<2 | |
| 0.5.1 | 0.7.0 | >=1,<2 | |
| 0.5.0 | 0.6.0 | >=1,<2 | |
| 0.4.0 | 0.5.0 | >=1,<2 | |
| 0.3.3 | 0.4.2 | >=1,<2 | |
| 0.3.2 | 0.4.1 | >=1,<2 | |
| 0.3.1 | 0.4.0 | >=0<2 |
对于开发安装（需要 nodejs）
创建一个已安装 nodejs 的开发环境。以下说明使用 mamba，但您也可以使用 conda。
mamba env create --file dev-environment.yml
conda activate ipympl-dev
安装 Python 包
pip install -e .
在开发您的扩展时，您需要手动使用笔记本/实验室前端启用您的扩展。对于实验室，这是通过以下命令完成的
jupyter labextension develop --overwrite .
jlpm build
对于经典笔记本，您需要运行
jupyter nbextension install --py --symlink --sys-prefix --overwrite ipympl
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix ipympl
如何查看您的更改
Typescript:
如果您使用 JupyterLab 进行开发，则可以在不同的终端中同时运行 JupyterLab 以监视源目录，并监视扩展源中的更改，并自动重新构建小部件。
# Watch the source directory in one terminal, automatically rebuilding when needed
jlpm watch
# Run JupyterLab in another terminal
jupyter lab
更改后，等待构建完成，然后刷新浏览器，更改应生效。
Python
如果您更改了 Python 代码，则需要重新启动笔记本内核才能使其生效。
ipympl-0.9.4.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | cfb53c5b4fcbcee6d18f095eecfc6c6c474303d5b744e72cc66e7a2804708907 |
|
| MD5 | 051241237db9c73ec6a18c8bc8811767 |
|
| BLAKE2b-256 | 366405a5051f1fe457331f3d4353ad28e2e2ec4c98caaee0a087f0108ab9a40c |
ipympl-0.9.4-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 5b0c08c6f4f6ea655ba58239363457c10fb921557f5038c1a46db4457d6d6b0e |
|
| MD5 | 5c373a11b70238ecf9e7bbbf16992f8e |
|
| BLAKE2b-256 | d850d6f4e7eb0e7d198b431d8259bc9a6035f879d4df487448b196cdf1e84155 |