matplotlib / matplotlib/ipympl

What prevents a figure showing before notebook cell completion?

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Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
1.7k
Forks
234
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

My issue boils down to:

"Why does the figure not show immediately, but instead waits until the cell has completed running?"
```python
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from time import sleep
fig = plt.figure()
plt.plot([1,2,3])
sleep(2)
```
Figure only showing at end of sleep/cell

This behaviour is preventing fun uses, like dynamic plotting in a single cell:
```python
%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:

```python
# 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)
```

Dynamic plotting if using two cells

Edit: I also note that in the qt backend, there figure and plot are shown immediately, in contrast to the ipympl behaviour.

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

El issue no menciona archivos fuente ni tests. Empieza reproduciendo los ejemplos de una sola celda y de celdas divididas con el backend `%matplotlib widget` y, después, compara el comportamiento de `fig.canvas.draw()` con el backend de Qt; se considera terminado cuando se hayan establecido la causa y un comportamiento de renderizado adecuado.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
jupyter, jupyter-notebook, python
Área
data-visualization, frontend
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
35/100

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