ipympl not working nicely with interact
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
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- jupyter, jupyter-notebook, python
- Lĩnh vực
- data-visualization, frontend
Hướng nghiên cứu
Chạy reproducer ipympl và interact được cung cấp, sau đó so sánh hành vi cập nhật figure của nó với inline backend. Theo dõi đường dẫn cập nhật backend ipympl và widget liên quan đến các lần gọi interact lặp lại; công việc được hoàn tất khi các bản cập nhật vẫn giữ một plot hiển thị mà không xóa figure.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Trying to follow some simple examples of Jupyter widgets with matplotlib, but I'm having issues when using the ipympl backend. The first update to a plot produces a second plot (overplotted), and the second update just erases the figure window altogether. This does not happen when using inline.
Here's some simple code to reproduce the issue:
%matplotlib ipympl
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact
def f(n):
plt.plot([0,1,2],[0,1,n])
plt.show()
interact(f,n=(0,10));
If I use inline, this will update the line plot. With ipympl it fails.
I am using ipympl 0.1.0 from Anaconda, together will other packages:
ipywidgets 7.0.0 py36_intel_0 [intel] intel
ipympl 0.1.0 py36_1 conda-forge
matplotlib 2.0.2 np113py36_intel_1 [intel] intel
ipython 6.1.0 py36_intel_0 [intel] intel
jupyter 1.0.0 py36_intel_5 [intel] intel
jupyter_client 5.1.0 py36_intel_0 [intel] intel
jupyter_console 5.1.0 py36_intel_0 [intel] intel
jupyter_core 4.3.0 py36_intel_1 [intel] intel
- 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 75/100
pydata/pydata-sphinx-theme#2503 ·
-
bug triage_needed
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
P3 size: 1 task
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 82/100
-
🦾 ai-candidate
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100