matplotlib / matplotlib/ipympl
Need to create and update figures in seperate cells?
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 1.7k
- Forks
- 234
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Something I've seen in previous versions as well as the current version: In order to have a figure that dynamically updates while some code is executing (e.g. tracking the loss function of an optimization), I have to create the figure in a separate jupyter notebook cell and run it before a I run the code that updates. If I don't do this, then a blank figure shows and never updates. I'm using Jupyter lab. Wondering if I'm doing something wrong here? It would make the code cleaner and easier to run if it could all be put in a single cell.
Example:
Using the following function:
def update_function(fig, ax):
while True:
# Do some computation
ax.clear() #clear previously drawn
ax.plot(some_data)
fig.canvas.draw() #force it to update
This works:
# cell 1
fig, ax = plt.subplots()
# cell 2
update_function(fig, ax)
But this does not:
# one combined cell
fig, ax = plt.subplots()
update_function(fig, ax)
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Das Issue nennt keine Repository-Dateien oder Tests. Beginne damit, die Beispiele mit separaten Zellen und kombinierten Zellen in JupyterLab zu reproduzieren, und vergleiche anschließend, wie sich die lang laufende update_function auf das Rendering auswirkt. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn die kombinierte Zelle die Abbildung wie angefordert aktualisiert oder das Issue eine bestätigte Einschränkung und deren korrekten Workaround dokumentiert.
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
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100