データ サイエンスと科学技術コンピューティングの領域では、視覚化はパターンを理解し、結果を伝える上で重要な役割を果たします。 Matplotlib は、静的、アニメーション化されたインタラクティブなビジュアライゼーションを作成するための人気のある Python ライブラリです。
Jupyter Notebook のようなインタラクティブな環境で Matplotlib を使用する場合の重要な側面の 1 つは、プロットがどのように表示されるかです。 %matplotlib inline マジック関数は、Matplotlib のバックエンドを 'inline' に設定することでこのニーズに対応します。
IPython のマジック関数として、%matplotlib inline は次のことを可能にします。ユーザーはプロット コマンドを実行し、結果のプロットを別のウィンドウではなくノートブック内に直接表示できます。これにより、コードと一緒にビジュアライゼーションを表示するシームレスで便利な方法が提供されます。
%matplotlib インラインを使用すると、matplotlib バックエンドが「インライン」に設定されます。バックエンド、インタラクティブ ノートブック専用に設計されたバックエンド。このバックエンドを使用すると、プロットをノートブック ドキュメント内の HTML 要素として表示できます。
たとえば、次のコードを考えてみます。
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]) plt.show()</code>
%matplotlib をインラインで使用しないでこのコードを実行すると、新しいファイルが開きます。プロットを表示するウィンドウ。ただし、%matplotlib inline を使用すると、プロットはノートブックのセル内に直接レンダリングされます。
%matplotlib inline は、対話型ノートブック内で静的プロットを作成するのに最適です。ただし、ビジュアリゼーションにズームやパンなどの対話性が必要な場合は、%matplotlib ノートブックで nbagg バックエンドを使用することを検討してください。
結論として、%matplotlib inline は、対話型ノートブック内で matplotlib プロットをインラインで表示するための強力なツールです。 、視覚化とデータ探索のプロセスを簡素化します。
以上が質問の形式と記事の内容を考慮して、タイトルのオプションをいくつか示します。 短くて直接的: * Jupyter Notebook で %matplotlib インラインを使用する理由? * %matplotlib をインライン化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。