Question

我正在使用IPython笔记本创建一个演示。我以pylab内联模式启动笔记本，例如ipython notebook --pylab=inline，我想要做的是逐步构建一个绘图，修改后续单元格中的绘图方面，并在每次修改后重新显示图表。例如，我想要连续的单元格，

CELL 1：

from pandas.io.data import DataReader
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

goog = DataReader("GOOG",  "yahoo", datetime(2000,1,1), datetime(2012,1,1))
close_vals = goog['Close']
plot(close_vals.index, close_vals.values)

CHART DISPLAYED INLINE

CELL 2：

xlim(datetime(2009,1,1), datetime(2010,1,1))

MODIFIED CHART DISPLAYED INLINE

但是，原始图表似乎没有进入后续单元格，并且CELL 2中显示的图表为空。为了查看修改后的原始图，我必须重新发出plot命令，

CELL 2：

plot(close_vals.index, close_vals.values)
xlim(datetime(2009,1,1), datetime(2010,1,1))

当我添加移动平均线趋势线和标签时，这很快变得笨重和不雅。此外，在IPython控制台上工作，这种逐步构建绘图的方法也可以正常工作。有谁知道在笔记本中创建这种演示的更好方法？感谢。

更新：

我的最终代码最终看起来像这样。

CELL 1：

from pandas.io.data import DataReader
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

goog = DataReader("GOOG",  "yahoo", datetime(2000,1,1), datetime(2012,1,1))
close_vals = goog['Close']
fig, ax = subplots(1,1)
ax.plot(close_vals.index, close_vals.values,label='GOOG Stock Price')

CELL 2：

ax.set_xlim(datetime(2009,1,1), datetime(2010,1,1))
fig

CELL 3：

avg_20 = [ sum(close_vals.values[i-20:i])/20.0 for i in range(20,len(close_vals))]
avg_20_times = close_vals.index[20:]
ax.plot(avg_20_times, avg_20, label='20 day trailing average')
ax.legend()
fig

在每个后续单元格中更新ax后，调用fig会重新显示该图;正是我在寻找的东西。谢谢！

Answer 1

您可以使用变量来引用数字和Axe对象：

在单元格1中：

fig, ax = subplots(1, 1)
plot(randn(100));

在单元格2中：

ax.set_xlim(20, 40)
fig

在随后的IPython笔记本单元格中重新显示修改后的绘图

1 个答案: