2017-12-06 1 views

답변

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이렇게하는 한 가지 방법은 Jupyter Widgets 확장을 사용하는 것입니다. 여기에는 interact 기능이 포함됩니다.

pip install ipywidgets 
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension 

는 그런 플롯, 플롯을 업데이트하는 기능을 만들 수 있으며 interact에 인수로 모두 전달합니다

이로 설치할 수 있습니다 핍 사용.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from ipywidgets import interact 

# Create some data to visualize 
data_samples = 100 
data_length = 500 
data = np.zeros((data_samples, data_length)) 
for i in range(data_samples): 
    data[i,:] = np.random.normal(0., 1+0.1*i, data_length) 

# Define a function to update the plot 
def update_plot(frame): 
    binz, valz = np.histogram(data[frame,:], range=(-10.,10), bins=50) 
    for count, patch in zip(binz, patches): 
     patch.set_height(count) 
    return 

% matplotlib qt5 
hist, bins, patches = plt.hist(data[0,:], range=(-10.,10), bins=50) 
widget = interact(update_plot, frame=(0, data_samples-1)) 
plt.show() 

주의 할 :

는 여기를 수행하는 Jupyter 세포의 나는 파이썬 3.5과 qt5 백엔드이 테스트.