如果您想在单独的窗口中显示绘图,可能需要设置后端。此外,您选择的后端可能与您的设置不兼容,因此请尝试几个不同的后端。
In [4]: plt.switch_backend('QtAgg4')
如果你希望在文本中显示绘图,那么无需进行任何操作。默认情况下,VS Code将会内嵌展示绘图。因此,你不需要使用%matplotlib inline或plt.show()。但如果确实希望在文本中展示绘图而它却无法正常工作,可以尝试如下操作:
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
这是将Jupyter笔记本导入后在VS Code中呈现的内容。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,100)
y = x*2
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.plot(x, y)
ax.set_title('title')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
我的代码已在VS Code的交互式窗口中测试,并且图表可以内联显示。
更新回答(截至2019年11月):
这个问题在最近的VS Code更新中已经解决。请确保安装所有Jupyter Notebook扩展程序。此外,现在您可以右键单击.ipynb文件并选择“使用VS Code打开”。这将自动在两个窗口中打开文件,左侧是原始JSON代码,右侧是交互式Jupyter笔记本。非常不错。我真的很喜欢VS Code的这个新更新。