Jupyter Notebook의 다른 셀에서 matplotlib 그림을 변경하는 방법은 무엇입니까?
라자 레아
Jupyter Notebook에서 matplotlib를 사용하여 플롯을 만들고 수정하는 방법을 배우고 있습니다. 노트북 시작 부분에 다음과 같은 매직 함수와 import 문을 추가했습니다.
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
그런 다음 셀을 만들고 다음 코드를 모두 추가했습니다.
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x[:2], y[:2], s=100, c='red', label='Red data')
plt.scatter(x[2:], y[2:], s = 100, c='blue', label='Blue data')
plt.xlabel('This is my x label')
plt.ylabel('This is my y label')
plt.title('This is my plot title')
이 경우 플롯 자체는 괜찮아 보이지만 추가 Text(0.5, 1.0, 'This is my plot title')줄이 추가되는 이유를 이해하지 못하고 xlabel 및 ylabel 텍스트 개체에 대해서는 아무것도 이해하지 못합니다 .
이제는 플롯과 관련된 모든 명령을 항상 하나의 셀로 강제해야하는 것이 다소 비현실적이라는 것을 알게되었습니다. 한 셀에 기본 플롯을 만들고 다른 셀에 레이블과 범례를 추가 할 수 있기를 원합니다 (나중에 플롯에서 다른 조작을 수행하지만이 질문에 대한 주제는 아닙니다). 이를 위해서는 첫 번째 셀에서 생성 된 플롯을 참조해야합니다 plt.gcf().이를 위해 . 그러나 다음 코드를 실행하면 Python / matplotlib / Jupyter는 다른 셀을 완전히 다른 플롯으로 취급합니다. (참고 : 점선 구분은 서로 다른 Jupyter Notebook 셀을 나타냅니다.)
plt.figure()
plt.scatter(x[:2], y[:2], s=100, c='red', label='Red data')
plt.scatter(x[2:], y[2:], s = 100, c='blue', label='Blue data')
#-------------------------------------------------------------
plt.gcf()
plt.xlabel('This is my x label')
plt.ylabel('This is my y label')
plt.title('This is my plot title')
#-------------------------------------------------------------
plt.gcf()
plt.legend(loc=4, frameon=False, title='Legend')
출력은 다음과 같습니다. 
나는 %matplotlib inline겉보기에 더 현대적인 것으로 바꾸려고 시도했지만 %matplotlib notebook도움이되지 않았습니다. 나는 또한 plt.gcf()셀의 시작 부분 에서 행을 제거하려고 시도 했지만 여전히 동일한 출력을 얻었습니다.
내 버전 편집 :
- 파이썬 3.7.0
- matplotlib 3.2.2
- ipykernel 5.2.1
- ipywidgets 7.5.1
- 주피터 1.0.0
- jupyter_core 4.6.3
- jupyter_client 6.1.6
- 노트북 6.0.3
- 윈도우 10
제이콥 K
Figure를 fig다음 과 같은 변수에 저장 한 다음fig.gca()
추가 플롯 명령을 위해 현재 축을 가져 오는 데 사용 하는 것이 트릭을 수행합니다.
패키지를 가져오고 matplotlib 인라인 환경을 사용하여 시작합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
그런 다음 데이터를 가져와 이에 대한 산점도를 만듭니다 (그림을 그림에 저장하는 동안).
# Generate some random data
x = np.arange(1,3)
y = x
x2 = np.arange(3,11)
y2 = x2
x3 = np.arange(11,21)
y3 = x3
# Create initial figure
fig = plt.figure()
plt.scatter(x, y, linewidth=5)
그런 다음 fig.gca()트릭을 사용하여 더 많은 데이터를 플로팅 합니다 ( fig선은 셀 아래에 플롯을 표시 함).
fig.gca().scatter(x2, y2, color='r', linewidth=5)
fig
최종 데이터 추가 :
fig.gca().scatter(x3, y3, color='g', linewidth=5)
fig
범례 추가 :
fig.legend(['Blue Data','Red Data','Green Data'], loc='lower right')
fig
마지막으로 x / y 레이블과 제목을 추가합니다.
fig.gca().set_xlabel('My x label')
fig.gca().set_ylabel('My y label')
fig.gca().set_title('A title')
fig
내 코드에서 볼 수 있듯이 플롯에 대한 각 추가 (데이터, 축 제목 등)는 별도의 셀에서 수행되었습니다.
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