What prevents a figure showing before notebook cell completion?
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- jupyter, jupyter-notebook, python
- Lĩnh vực
- data-visualization, frontend
Hướng nghiên cứu
Issue không nêu tệp mã nguồn hay bài kiểm thử nào. Trước tiên, hãy tái hiện các ví dụ với một ô đơn và các ô được tách bằng backend %matplotlib widget, sau đó so sánh hành vi của fig.canvas.draw() với backend Qt; hoàn tất khi đã xác định được nguyên nhân và hành vi kết xuất phù hợp.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
My issue boils down to:
"Why does the figure not show immediately, but instead waits until the cell has completed running?"
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from time import sleep
fig = plt.figure()
plt.plot([1,2,3])
sleep(2)
This behaviour is preventing fun uses, like dynamic plotting in a single cell:
%matplotlib widget
from matplotlib import pyplot as plt
from time import sleep
import numpy as np
fig = plt.figure()
for i in range(10):
x, y = np.random.random(2)
plt.scatter(x, y)
fig.canvas.draw()
sleep(0.1)
The previous code works if one splits it into two cells, placing the figure() call in the first one:
# Cell 1
%matplotlib widget
from matplotlib import pyplot as plt
from time import sleep
import numpy as np
fig = plt.figure()
# Cell 2
for i in range(10):
x, y = np.random.random(2)
plt.scatter(x, y)
fig.canvas.draw()
sleep(0.1)
Edit: I also note that in the qt backend, there figure and plot are shown immediately, in contrast to the ipympl behaviour.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 1.7k
- Fork
- 234
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của matplotlib/ipympl
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
matplotlib/ipympl#623 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
matplotlib/ipympl#622 · 13 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
matplotlib/ipympl#612 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
matplotlib/ipympl#611 · 4 bình luận ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
matplotlib/ipympl#609 · 7 bình luận ·
Tất cả issue của matplotlib/ipympl
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
SignalK/freeboard-sk#824 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
google/libultrahdr#485 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100