我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！

import matplotlib
%matplotlib inline
from IPython import display

需要刷新的地方，畫完圖之后添加

display.clear_output(wait=True)

補充知識：jupyter notebook matplotlib繪制動態(tài)圖并顯示在notebook中

有些時候matplotlib 的繪圖沒法顯示在notebook中，或者顯示不了。這與backend有關。

首先啟動你的notebook，輸入

%pylab

查看你的matplotlib后端，我的輸出為：

Qt5Agg

這是后端的渲染方式，使用的是qt5渲染。激活方式為在繪圖之前插入代碼段：

%matplotlib qt5

這樣就能顯示出圖，但是是顯示在notebook之外的,如果我使用%matplotlib inline,圖的顯示并不正常。我也不知道為什么，，，，，，，，，，，，，

如果你輸出的后端為其他類型，建議查看下面的資料，直接輸入對應的繪圖激活方式。

補充知識：matplotlib 常用backend

matplotlib 使用簡明教程（一）-基礎概念

Matplotlib 是一個用于繪制圖表的 Python 庫，可以用來處理圖片、繪制統(tǒng)計類的圖表。

本文分為幾篇，主要目的在于說明 Matplotlib 的一些使用方法。第一篇用于介紹 Matplotlib 的一些基本概念。

基本組成

以官網(wǎng)中圖片說明 Matplotlib 圖表中的基本組成成分。

figure：整個畫布，包含一個或多個 axes

axes：畫布中的某一個圖表，包含一個 plot

artist：元素，包括圖中所示的 label、line 等，也包括 plot

backend

每一種輸出的能力都叫做一種 backend，在我的理解中有點類似渲染器。

IPython 中的魔法語句 %matplotlib xxxx 就是選擇 backend。

選用哪種 backend，其優(yōu)先級選取如下：

matplotlibrc 文件中的 backend

使用 MPLBACKEND 環(huán)境變量

使用 matplotlib.use() 函數(shù)，需要在導入 pyplot 前使用

backend 從種類上，分為可交互型（user interface）和不可交互型兩種（hardcopy），如果希望查看本地支持的 backend 有哪些，可以使用

matplotlib.rcsetup.interactive_bk # 可交互型
matplotlib.rcsetup.non_interactive_bk # 不可交互型
matplotlib.rcsetup.all_backends # 所有 backend

獲取當前的 backend 可以使用 matplotlib.pyplot.get_backend()

常用 backend 已在文尾附上。

交互模式

我理解，“交互模式”即代表著這個圖標在繪制后可以動態(tài)變化，例如預設的動畫以及用戶的操作。

當開啟交互模式后，繪制的圖表會自動更新、繪制，如果希望手動更新圖表，則使用 draw() 函數(shù)；而在非交互模式下，當所有后臺繪制完成后，需要使用 show() 函數(shù)，才會將最終圖表展示出來。

如果希望使用交互模式，需要選用可交互型的 backend。

通過 matplotlib.interactive() 設置交互模式的開啟與關閉

通過 matplotlib.is_interactive() 查詢當前實發(fā)支持交互模式

也可以通過 matplotlib.pyplot.ion() 和 matplotlib.pyplot.ioff() 來開啟/關閉交互模式

附：常用 backend

不可交互型

AGG：渲染為 png 文件

PS：渲染為 ps 文件

PDF：渲染為 pdf 文件

SVG：渲染為 svg 文件

Cairo：使用 Cairo 引擎渲染

可交互型

Qt5Agg：使用 Qt5 渲染，IPython 中可使用 %matplotlib qt5

Qt4Agg：使用 Qt4 渲染，IPython 中可使用 %matplotlib qt4

ipympl：使用 ipympl 庫，Ipython 中可使用 %matplotlib ipympl

macosx：使用 Cocoa 畫布渲染，Ipython 中可使用 %matplotlib osx

nbAgg：Jupyter Notebook 中使用的 backend，Jupyter 中使用 %matplotlib notebook 來激活

WXAgg：使用 wxWidgets 庫來渲染，Ipython 中可使用 %matplotlib wx

inline：嚴格地講并不是一個 backend，這個 IPython 中的一個語法，表示把圖表嵌入筆記中，使用 %matplotlib inline

以上這篇jupyter notebook 實現(xiàn)matplotlib圖動態(tài)刷新就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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