matplotlib / matplotlib/ipympl

ipympl not working nicely with interact

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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
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1.7k
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PR-Merge-Kennzahlen
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Beschreibung

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

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Führe den bereitgestellten ipympl- und interact-Reproduzierer aus und vergleiche anschließend sein Verhalten bei der Aktualisierung der Abbildung mit dem des inline backend. Verfolge den am wiederholten Aufrufen von interact beteiligten ipympl-Backend- und Widget-Aktualisierungspfad; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die Aktualisierungen einen Plot sichtbar halten, ohne die Abbildung zu löschen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
jupyter, jupyter-notebook, python
Bereich
data-visualization, frontend
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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