matplotlib / matplotlib/ipympl
ipympl not working nicely with interact
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Descripción
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
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Ejecuta el reproductor proporcionado de ipympl e interact y compara su comportamiento de actualización de figuras con el del inline backend. Traza la ruta de actualización del backend de ipympl y del widget implicada en llamadas repetidas a interact; el trabajo estará terminado cuando las actualizaciones mantengan un único gráfico visible sin borrar la figura.
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
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100