Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Интерактивные сюжеты Ipython 5.0.0 в терминале

Я запускаю Ipthon в терминале в Linux (не в ноутбуке Jupyter).

В Ipython 2.4.1 следующие команды открывают всплывающее интерактивное окно графика Tk:

(prodEnv)[kv@loowkv1 sandbox]$ ipython
IPython 2.4.1 -- An enhanced Interactive Python.
?         -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help      -> Python's own help system.
object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.


In [1]: 

In [1]: %matplotlib
Using matplotlib backend: TkAgg
In [2]: import matplotlib.pyplot as plt
In [3]: import numpy as np
In [4]: plt.ion()
In [5]: x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.1)
In [6]: y = [np.sin(i) for i in x]
In [7]: plt.plot(x, y, 'g-', linewidth=1.5, markersize=4)
Out[7]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f5c8a8b6410>]

В Ipython 5.0.0, когда я использую тот же код:

(prodEnv)[kv@loowkv1 sandbox]$ ipython3
Python 3.4.1 (default, Nov  3 2014, 14:38:10) 
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 5.0.0 -- An enhanced Interactive Python.
?         -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help      -> Python's own help system.
object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

In [1]: %matplotlib
   ...: import matplotlib.pyplot as plt
   ...: import numpy as np
   ...: plt.ion()
   ...: x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.1)
   ...: y = [np.sin(i) for i in x]
   ...: plt.plot(x, y, 'g-', linewidth=1.5, markersize=4)
   ...: 
Using matplotlib backend: agg
Out[1]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe49ae9c208>]

ничего не появляется. Как мне получить всплывающий интерактивный сюжет в Iptyhon 5.0.0?


  • %matplotlib принимает дополнительный необязательный параметр для серверной части, которую вы хотите использовать. См. %matplotlib --list список всех доступных бэкэндов. 16.07.2016
  • Хорошо, какой мне выбрать, чтобы получить те же графики, что и в ipython 2.4.1? 16.07.2016

Ответы:


1

Из вашего вывода с ipython с использованием TkAgg, то есть tk (python-tk) в качестве бэкэнда.

Использование бэкэнда matplotlib: TkAgg

Но с ipython3 это agg

Использование бэкэнда matplotlib: agg

Я пытаюсь с ipython3 и TkAgg бэкэндом, он работает так же хорошо, как ipython. Возможно, вам потребуется установить python3-tk, чтобы использовать TkAgg с matplotlib.

22.07.2016
  • да, я надеялся найти способ сделать это без использования команды sudo (из виртуальной среды), но это кажется невозможным. 22.07.2016
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..