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错误：找不到行魔术函数`％matplotlib`。

pythonmatplotlibjupyter-notebook
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我刚在Mac上安装了IPython（MacOS 10.7.5），按照http://ipython.org/install.html上anaconda的说明进行操作，没有明显的错误。现在我想按照示例笔记本进行学习。在“第一部分-运行代码”笔记本中，一切都像应该的那样工作，直到我遇到

%matplotlib inline

接着我收到错误信息

错误：未找到行魔术函数%matplotlib。

在那之后，一切都正常工作了，唯独绘图不会显示在页面内，而是弹出一个新窗口。

9个回答
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尝试：

import IPython
print(IPython.sys_info())

它是否报告你在使用'ipython_version' 1.0+？ 你可能会使用一个较旧的IPython版本，其中没有%matplotlib魔法指令。

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由于@LeonAvery提到他是新手，值得一提的是Import应该改为import。 - Greg
谢谢，Greg - 我犯了那个错误，但是我自己找到了解决方法 :-)这是版本0.13.2。所以我猜anaconda还没有1.0.0。我知道在哪里可以下载它，但我不确定如何安装它。我只需要解压缩它并执行 'cd <folder>; python setup.py' 吗？conda会对我已安装的内容感到困惑吗？ - Leon Avery
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在Python3中，考虑使用print(IPython.sys_info())。 - Simon Righley
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我正在使用 ipython 版本为 7.0.1 的 Jupyter Notebook，但出现了相同的错误。 - Asif Khan
由于某种原因，我不得不发出pip3 install --upgrade ipython命令，因为安装的版本是5.5。 - Wiktor Stribiżew
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如果您拥有Anaconda，只需在命令行中执行 conda update ipython 即可。无需卸载、easy_install和其他操作。
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如果您通过shell运行笔记本，请尝试使用以下命令：

ipython notebook --pylab=inline
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也许您的代码写错了：
%matplotlib.inline 正确的写法是：
%matplotlib inline
你的回答可以通过提供更多支持信息来改进。请编辑以添加进一步的细节，例如引用或文档，以便他人可以确认你的答案是正确的。您可以在帮助中心找到有关如何编写良好答案的更多信息。 - Community
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如果您通过shell运行笔记本，请尝试以下命令：
ipython notebook --pylab=inline

它对我有效。

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我在Windows上遇到了这个问题，但我认为解决方法是一样的：

  1. 卸载旧版IPython。命令为conda remove ipython。
  2. 如果没有安装easy_install，请获取它。按照说明为您的系统安装easy_install。
  3. 使用easy_install重新安装最新的IPython。命令为easy_install ipython[all]，就像网站上显示的那样。

通过卸载Conda默认的IPython，应该会加载IPython 1.0.0。您可以通过运行IPython或IPython Notebook并运行命令%lsmagic来确认。如果matplotlib在列表中，则表示您已经完成了。

你应该提供链接给OP获取easy_install，而不仅仅告诉他要搜索什么。 - sodd
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确保使用正确的ipython安装版本

在我的情况下，我有系统范围内的Python安装用于应用程序开发，除此之外还有用于数据分析的Anaconda（与ipython笔记本一起使用）。

启动ipython笔记本时，我应该正确设置PATH，以便使用anaconda版本的ipython。

如果忘记设置PATH，则会使用系统范围内安装的无法很好地运行笔记本的ipython，从而导致像OP中所述的关于%matplotlib inline的投诉。

当我正确设置PATH并使用Anaconda版本的Python和ipython时，一切都很顺利。

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我在Windows上遇到了类似的问题。确保您已将Conda和Python添加到路径中。您可以在命令提示符下运行以下命令来检查：

jupyter notebook

如果无法识别，则转到Anaconda提示符并键入：

where conda where python

请参考图像以获取要包含的路径 [1]: https://istack.dev59.com/QeA5d.webp

将它们添加到路径中，您就可以顺利运行了。

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与其使用内联命令，我只需在绘图后添加以下代码：matplotlib.pyplot.show()

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