matplotlib / matplotlib/ipympl

ipympl not working nicely with interact

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Jupyter Notebook
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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

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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

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

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