% matplotlib inline 是一个魔法函数（Magic Functions）。官方给出的定义是：I Python 有一组预先定义好的所谓的魔法函数（Magic Functions），你可以通过命令行的语法形式来访问它们。可见“% matplotlib inline ”就是模仿命令行来访问magic函数的在I Python 中独有的形式。 magic函数分两种：一种是面向行的，另一种是面向单元型的。 行magic函数是用前缀“%” 标 注的，很像我们在系统中使用命令行时的形式，例如在Mac中就是你的用户名后面跟着“$”。“%”后面就是magic函数的参数了，但是它的参数是没有被写在括号或者引号中来传值

如何在 python 下正确运行% matplotlib inline ？ 在使用jupyter notebook 或者 jupyter qtconsole的时候，经常会用到% matplotlib inline 。 其作用就是在你调用plot()进行画图或者直接输入Figure的实例对象的时候，会自动的显示并把figure嵌入到console中,那么如何在 python 下正确运行呢

转自  https://www.jianshu.com/p/2dda5bb8ce7d我在做一个比赛需要使用到LSTM模型对时间序列进行预测，然后在github代码中经常会看到这样的代码：import numpy import matplotlib .pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models impo...

使用% matplotlib 命令可以将 matplotlib 的图表直接嵌入到Notebook之中，或者使用指定的界面库显示图表，它有一个参数指定 matplotlib 图表的显示方式。 inline 表示将图表嵌入到Notebook中。 Python 提供了许多魔法命令，使得在I Python 环境中的操作更加得心应手。魔法命令都以%或者%%开头，以%开头的成为行命令，%%开头的称为单元命令。行命令只对命令所在的...

### 回答1： "% matplotlib inline "是在Jupyter Notebook中使用 matplotlib 绘图的魔法函数，它可以将绘制的图形在notebook中嵌入显示，而不是在独立的窗口中显示。如果代码中有这句话，那么绘制出来的图形将在notebook中显示。若 标 红，可能是因为缺少 matplotlib 库或者版本问题。 ### 回答2： % matplotlib inline 是一种用于Jupyter Notebook中的魔法函数，其作用是使得图形可以直接在Notebook中显示出来，而不必开启一个新的窗口。对于数据分析和可视化，这是非常方便的。但是在回答过程中，% matplotlib inline 标 红并不涉及什么具体的技术问题，因此本文将从以下几个方面进行探讨。 第一个方面，为什么要使用% matplotlib inline ？这个问题的答案非常简单：数据分析和可视化需要图形展示数据，而% matplotlib inline 能够直接在Notebook中展示图形。通过这种方式，数据分析师可以更方便地探索数据、发现规律和异常，以及测试假设。 第二个方面，% matplotlib inline 标 红有何意义？从技术上来说，% matplotlib inline 标 红并没有什么实际意义。在Jupyter Notebook中，我们只需要在代码中使用% matplotlib inline 这个魔法函数，图片就可以直接显示出来。然而，将% matplotlib inline 标 红的行为，可以让代码更加清晰易懂，方便其他人阅读和使用。 第三个方面，如何在Jupyter Notebook中使用% matplotlib inline ？方法非常简单，只需要在Notebook中使用以下代码： # 导入 matplotlib 库 import matplotlib .pyplot as plt # 在Notebook中设置图形直接显示 % matplotlib inline 当需要绘制图形时，只需要使用 Matplotlib 的API即可。 总之，% matplotlib inline 标 红并没有实质作用，但是在代码中 标 红能够使代码更加美观、易于阅读，方便他人使用和了解。同时，% matplotlib inline 这个魔法函数也非常实用，可以方便快捷地进行数据可视化。 ### 回答3： % matplotlib inline 是Jupyter Notebook中的一个魔术命令，它的主要功能是将图形内联于Notebook中，使得我们能够在Notebook中快速地实现数据可视化。 普通的绘图需要在代码最后一行调用 plt.show() 方法才会显示图形，但是在使用了 % matplotlib inline 后，每次绘图时就会自动显示图形，无需调用 plt.show() 方法，从而加快了流程。 % matplotlib inline 命令的作用是将 matplotlib 库的输出嵌入到notebook中，在notebook中可视化图像，它的出现改变了数据分析的方式。针对每个可视化的工具需要单独设置% matplotlib inline ，因为它的设置是基于Notebook的。 在使用 % matplotlib inline 命令时，需要先将 matplotlib 库导入。在Jupyter Notebook中，一般在代码的开头处进行库的导入： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib .pyplot as plt % matplotlib inline 可以看到，% matplotlib inline 命令必须紧接着库的引入进行设置。 总之，% matplotlib inline 命令是Jupyter Notebook中非常重要的一个工具，它能够方便地实现数据可视化，让我们的数据分析更加高效和便捷。