Za każdym razem, gdy uruchamiam Notatnik IPython, pierwsze polecenie, które wykonuję, to

%matplotlib inline

Czy jest jakiś sposób na zmianę mojego pliku konfiguracyjnego, aby po uruchomieniu IPython był automatycznie w tym trybie?

Sposób konfiguracji

IPython ma profile do konfiguracji, znajdujące się pod adresem ~/.ipython/profile_*. Nazwa profilu domyślnego profile_default. W tym folderze znajdują się dwa podstawowe pliki konfiguracyjne:

• ipython_config.py
• ipython_kernel_config.py

Dodaj opcję inline dla matplotlib do ipython_kernel_config.py:

c = get_config()
# ... Any other configurables you want to set
c.InteractiveShellApp.matplotlib = "inline"

matplotlib vs. pylab

Odradza się korzystanie z funkcji w %pylabcelu drukowania w wierszu .

Wprowadza do przestrzeni nazw wszelkiego rodzaju śmieci, których po prostu nie potrzebujesz.

%matplotlibz drugiej strony umożliwia kreślenie w tekście bez wprowadzania przestrzeni nazw. Będziesz musiał wykonać jawne wywołania, aby zaimportować matplotlib i numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Niewielka cena jawnego wpisywania importu na maszynie powinna zostać całkowicie przezwyciężona faktem, że masz teraz odtwarzalny kod.

Myślę, że chcesz uruchomić następujące polecenie z wiersza poleceń:

ipython notebook --matplotlib=inline

Jeśli nie lubisz wpisywać go za każdym razem w wierszu cmd, możesz utworzyć alias, który zrobi to za Ciebie.

To ustawienie zostało wyłączone w wersjach Jupyter 5.Xi nowszych, dodając poniższy kod

pylab = Unicode('disabled', config=True,
    help=_("""
    DISABLED: use %pylab or %matplotlib in the notebook to enable matplotlib.
    """)
)

@observe('pylab')
def _update_pylab(self, change):
    """when --pylab is specified, display a warning and exit"""
    if change['new'] != 'warn':
        backend = ' %s' % change['new']
    else:
        backend = ''
    self.log.error(_("Support for specifying --pylab on the command line has been removed."))
    self.log.error(
        _("Please use `%pylab{0}` or `%matplotlib{0}` in the notebook itself.").format(backend)
    )
    self.exit(1)

W poprzednich wersjach było to głównie ostrzeżenie. Ale to nie jest duży problem, ponieważ Jupyter używa koncepcji kernelsi możesz znaleźć jądro dla swojego projektu, uruchamiając poniższe polecenie

$ jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python3    /Users/tarunlalwani/Documents/Projects/SO/notebookinline/bin/../share/jupyter/kernels/python3

To daje mi ścieżkę do folderu jądra. Jeśli teraz otworzę /Users/tarunlalwani/Documents/Projects/SO/notebookinline/bin/../share/jupyter/kernels/python3/kernel.jsonplik, widzę coś takiego jak poniżej

{
 "argv": [
  "python",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}",
 ],
 "display_name": "Python 3",
 "language": "python"
}

Możesz więc zobaczyć, jakie polecenie jest wykonywane, aby uruchomić jądro. Więc jeśli uruchomisz poniższe polecenie

$ python -m ipykernel_launcher --help
IPython: an enhanced interactive Python shell.

Subcommands
-----------

Subcommands are launched as `ipython-kernel cmd [args]`. For information on
using subcommand 'cmd', do: `ipython-kernel cmd -h`.

install
    Install the IPython kernel

Options
-------

Arguments that take values are actually convenience aliases to full
Configurables, whose aliases are listed on the help line. For more information
on full configurables, see '--help-all'.

....
--pylab=<CaselessStrEnum> (InteractiveShellApp.pylab)
    Default: None
    Choices: ['auto', 'agg', 'gtk', 'gtk3', 'inline', 'ipympl', 'nbagg', 'notebook', 'osx', 'pdf', 'ps', 'qt', 'qt4', 'qt5', 'svg', 'tk', 'widget', 'wx']
    Pre-load matplotlib and numpy for interactive use, selecting a particular
    matplotlib backend and loop integration.
--matplotlib=<CaselessStrEnum> (InteractiveShellApp.matplotlib)
    Default: None
    Choices: ['auto', 'agg', 'gtk', 'gtk3', 'inline', 'ipympl', 'nbagg', 'notebook', 'osx', 'pdf', 'ps', 'qt', 'qt4', 'qt5', 'svg', 'tk', 'widget', 'wx']
    Configure matplotlib for interactive use with the default matplotlib
    backend.
...    
To see all available configurables, use `--help-all`

Więc teraz, jeśli zaktualizujemy nasz kernel.jsonplik do

{
 "argv": [
  "python",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}",
  "--pylab",
  "inline"
 ],
 "display_name": "Python 3",
 "language": "python"
}

A jeśli uruchomię jupyter notebookwykresy są automatycznieinline

Zauważ, że poniższe podejście również działa, w którym tworzysz plik w poniższej ścieżce

~ / .ipython / profile_default / ipython_kernel_config.py

c = get_config()
c.IPKernelApp.matplotlib = 'inline'

Jednak wadą tego podejścia jest to, że ma to globalny wpływ na każde środowisko używające Pythona. Możesz to uznać za zaletę również wtedy, gdy chcesz mieć wspólne zachowanie w różnych środowiskach z jedną zmianą.

Wybierz podejście, które chcesz zastosować, w oparciu o swoje wymagania

W ipython_config.pypliku wyszukaj następujące wiersze

# c.InteractiveShellApp.matplotlib = None

i

# c.InteractiveShellApp.pylab = None

i odkomentuj je. Następnie przejdź Nonedo używanego zaplecza (używam 'qt4') i zapisz plik. Zrestartuj IPython i powinny zostać załadowane matplotlib i pylab - możesz użyć dir()polecenia, aby sprawdzić, które moduły znajdują się w globalnej przestrzeni nazw.

W (bieżącym) IPythonie 3.2.0 (Python 2 lub 3)

Otwórz plik konfiguracyjny w ukrytym folderze .ipython

~/.ipython/profile_default/ipython_kernel_config.py

dodaj następujący wiersz

c.IPKernelApp.matplotlib = 'inline'

dodaj to zaraz po

c = get_config()

Oprócz @Kyle Kelley i @DGrady, oto wpis, który można znaleźć w

$HOME/.ipython/profile_default/ipython_kernel_config.py (lub dowolny profil, który utworzyłeś)

Zmiana

# Configure matplotlib for interactive use with the default matplotlib backend.
# c.IPKernelApp.matplotlib = none

do

# Configure matplotlib for interactive use with the default matplotlib backend.
c.IPKernelApp.matplotlib = 'inline'

Będzie to działać zarówno w sesjach ipython qtconsole, jak i notebook.

Utwórz dowolny .pyplik w ~/.ipython/profile_default/startup/zawierającym

get_ipython().magic('matplotlib inline')