Ipython: ％matplotlibインラインはipywidgets6.0インタラクションではうまく機能しません

これはうまくいくようですが、誰かがより良い方法の解決策を持っていますか？

import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact
from ipykernel.pylab.backend_inline import flush_figures

%matplotlib inline
x = [1,2,5,4,3]
@interact(n=(2,5))
def f(n):
    plt.plot(x[:n])
    flush_figures()

インラインmplバックエンドに取り組んだCC @ minrk 。

私たちにできることはあまりないと思います。

図を表示するためにどのヒューリスティックを使用しますか？ 多くのコード再利用フィギュアのようにフィギュアを更新することはできませんが、アニメーションを使用するのが一般的です。

各操作の後にフラッシュする特別なケーシング@interact ？

各操作の後にフラッシュする特別なケーシング@interact ？

良い点、提案をありがとう。 それを行うのはあまりきれいではありません（matplotlibの特定のバックエンドの特別な場合）。 上記の例のように、ユーザーが出力を明示的にフラッシュすることが大きな問題であるかどうかを確認するのを待つかもしれません。 つまり、明示的は暗黙的よりも優れています...

編集：要約すると、私たちができる（またはすべき）ことはあまりないことに同意すると思います...

これは私が思っていたよりもはるかに簡単であることがわかりました-以前にこれをテストしようとしたときに何か間違ったことをしたに違いありません。 flush_figuresを呼び出す必要はありません。標準のplt.showを呼び出すだけで十分です。

import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact

%matplotlib inline
x = [1,2,5,4,3]
@interact(n=(2,5))
def f(n):
    plt.plot(x[:n])
    plt.show()

インタラクションにshow（）コマンドを挿入するように依頼するのは完全に合理的だと思うので、これを終了します。

この動作（およびその他の潜在的な実行後の出力）を維持したい場合は、出力のキャプチャが完了する前に、対話でX後のフックを明示的に呼び出すことができますか？ 一般に、インタラクションを介して関数を呼び出すことに対する私の期待は、セル内で関数を1回呼び出した場合とまったく同じように動作することです。

'interactive' matplotlibは一般にplt.showが不要であることを意味するため、interact-with-matplotlibの例のすべてに驚いて数字が表示されなくなることを期待します。 それをインタラクティブな関数に入れても、おそらくそれは変わらないはずです。

IOThreadが導入される前に、出力を表示するためにsys.stdout.flush()が必要であることを少し思い出させます。 物事がどのように機能するかを考えるときになぜそれが必要なのていますが、それは人々が期待するように動作しなかったので、それほど驚くことではありませんでした。

実行後のすべてのハンドラーを自動的に実行する必要はないと思います（実行後のハンドラーが何をするかは誰にもわかりません。おそらくたくさんのことです！）。 flush_displayフックを持っているのはどうですか？ インタラクションを開始する前にフラッシュし、終了する直前に再度フラッシュします。 そうすれば、stdout / stdinのフラッシングとまったく同じです。

ええと、あるいはその一方で、相互作用が本当に単一のセルのように機能していると考えるなら、実行後と呼ぶのは理にかなっているかもしれません。 ただし、インタラクションが他のものとのセル内にあった場合に備えて、インタラクションが実行される前と実行された後の両方で、実行後を呼び出すことをお勧めします。

会話がまだ閉じられていないので、再開します...

私はflush_displayフックのアイデアが好きで、理論的には機能しますが、新しいフックを定義してバックエンドを使用に切り替えるには、ipython、ipykernel、ipywidgetsの調整されたリリースが必要になります。

相互作用が本当に単一のセルのように機能することを考えると、

これが彼らの鍵だと思います、そしてそれは大きな「もし」です。 それは私がそれをどう思うかですが、私は（まだ）全員ではありません。

f私たちは相互作用が本当に単一の細胞のように振る舞うと考えています
これが彼らの鍵だと思います、そしてそれは大きな「もし」です。 それは私がそれをどう思うかですが、私は（まだ）全員ではありません。

これについて紛らわしいのは、コード付きのセル、インタラクション実行、さらにいくつかのコードがある場合、セルは実際には3つのセルのように実行される（つまり、実行後の実行は3回異なる）ということです。 その場合、flush_displayの方が理にかなっていると思います。

追加の質問：JLabのミラーリングされた出力は機能しますか？

@willingcウィジェットはミラーリングされた出力で動作します。

@SylvainCorlay私は彼らが今

騒音でごめんなさい。

長期的には、よりうまく機能するはずのアプローチは、matplotlibへのipymplウィジェットバックエンドだと思います。

ただし、これらすべてをconf.dなどでより簡単にインストールできるようにする必要があります...

はい、ミラーリングされた出力は、上記で説明した変更で機能するはずです。 確認していただきありがとうございます！

これについて紛らわしいのは、コード付きのセル、インタラクション実行、さらにいくつかのコードがある場合、セルは実際には3つのセルのように実行される（つまり、実行後の実行は3回異なる）ということです。

確かに、それは少し奇妙でしょう。 でも2回じゃないですか？ 1つはセル全体用で、もう1つはインタラクションの最初の呼び出し用ですか？ 考え方によっては、これも理にかなっています。 @interactを使用すると、2つの実行があります。1つは宣言用で、もう1つはinteracted-with関数の最初の呼び出し用です。

たとえば、 @interact_manualを使用した場合、複数あるとは思いません（わかりません）。

でも2回じゃないですか？ 1つはセル全体用で、もう1つはインタラクションの最初の呼び出し用ですか？

このコードを検討してください：

plt.plot([1,2,3])
@interact(n=(1,10))
def f(n):
    plt.plot([1,n])
plt.plot([4,5,6])

プロットは累積的であり、インタラクションをそれ自体とは別のセルとして扱いたいので、インタラクションを実行する前に図をフラッシュし、次にインタラクション内の図をフラッシュし、次にセルの最後でもう一度フラッシュする必要があります。 これはまさに私たちがstdoutをフラッシュすることで行うことです。

実際、上記の例でユーザーが何を期待しているのかわかりません。 あなたは何を期待しますか？

考えてみてください。上記の例はあまり論理的ではありません。 個人的には、1つだけが動的に変化する3つのプロットを期待しますが、そのようなことを行う場合は、 @interact内ですべてのプロット呼び出しを実行します。

各.plot()後にflush_figuresを呼び出さない理由はありますか？

@myycこれは動作の重要なセマンティック変更です。 plotは、プロットにアイテムを追加します。

私は、matplotlibとは対照的に、特定のipythonインライン動作を意味しました。

編集：上記の場合とは対照的に、セルごとに1つを「唯一のプロット関数」として相互作用させる方がより一般的な使用例であると確信しています...

わかりました。 私はこれがそれほど異なる振る舞いを持つべきではないと思いますが。

将来の適切なアプローチは、おそらくノートブックのバックエンドまたはipymplを使用して図を編集することです。

ipywidgetsのインタラクションでインラインバックエンドにmatplotlib固有の回避策を実装することは正しくないようです。

jasonによって与えられたコードでは：

plt.plot([1,2,3])
@interact(n=(1,10))
def f(n):
    plt.plot([1,n])
plt.plot([4,5,6])

期待される出力は、線の多い図です。

はい、私は完全に同意します。 私はローカルセットアップで一時的にそのように修正しました（パンダのプロットメソッドをオーバーライドします）、「修正を待っています」:)それを無視すると、ひどい副作用がたくさん発生します。

この問題がさまざまなgithubプロジェクトで発生しているのを見てきたので、最適な解決パスはどうあるべきか疑問に思っています。

編集：それなら、このように書いてみませんか？

@interact(n=(1,10))
def f(n):
    plt.plot([1,2,3])
    plt.plot([1,n])
    plt.plot([4,5,6])

matplotlibウィジェットであるipymplパッケージ（https://github.com/matplotlib/jupyter-matplotlib）をチェックアウトできます。 ipymplはまだかなり初期段階ですが、matplotlibコアよりもリリーススケジュールが速く、jupyterlabなどのサポートが早いはずです...

OKは、オーバーライドがひどい考えであることがわかりました。 アップストリームでの修正を楽しみにしています:)

教育を受けていないユーザーの視点に貢献するためだけに、ipywidgets 6.0に更新した後、ウィジェットコードの多くが機能しないことがわかりました（ここで説明する問題のため）。 plt.show()に呼び出しを追加することで修正できましたが、そのような呼び出しをどこに追加するかについても非常に注意する必要があることもわかりました。 これを呼び出すのが早すぎると、後のプロットが表示されないことがあるようです（ plt.show()が再度呼び出された場合でも）。 最小限の例を作成するのに十分なほどこれを追い詰めていませんが、現在の動作は私には直感的ではないようです-私はそれを回避するために試行錯誤でプログラミングしています。

ipywidgetsのどのような正確な変更が実際に新しい動作を引き起こしましたか？ 実行後のフックはまったく呼び出されていませんか、それともまだ呼び出されていますが、ウィジェットがウィジェットによって所有されている出力に注意を払っているため、出力は破棄されていますか？ 後者の場合、関数の本体の間にキャプチャされた出力を分離することは正しいことではないようです。

実行後のフックが呼び出されています（私はかなり確信しています）-これを行うことでこれを見ることができます：

import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact
%matplotlib inline

@interact(n=(0,10))
def f(n):
    plt.plot([0,n])

スライダーを動かします。 プロットはセルに追加されます-実行後のフックが表示データメッセージを送信しています。 インタラクションの実行は、実際、関数の呼び出し中に発生する出力のみをキャプチャすることにこだわっています。 それが正しいことだと思います。 たとえば、2つの異なるインタラクションがまったく同じスライダーインスタンスを共有する場合があります。

import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact, IntSlider
%matplotlib inline

x = IntSlider()
@interact(n=x)
def f(n):
    plt.plot([0,n])
    plt.show()
@interact(n=x)
def f(n):
    plt.plot([0,n,0,n])
    plt.show()

単一のスライダーを（いずれかのUIで）微調整すると、両方の対話でスライダーが移動していることが示され、両方の対話関数が同じ実行呼び出しで実行されます。 両方のインタラクションが実行後のフックからの出力をキャプチャしようとするのは間違っています。 ここでの欠点は、実行後を使用して出力を生成していることであり、それはハンマーとしては粗すぎることだと思います。 コードのブロックで生成された出力をフラッシュするためのよりきめ細かいメソッドが必要です。これは、1回の実行で複数回呼び出される可能性があります。

コードのブロックで生成された出力をフラッシュするためのよりきめ細かい方法が必要です

matplotlibプロットの場合、このフラッシュはplt.show実行するときに発生します

そのような呼び出しをどこに追加するかについては、非常に注意する必要があります。 これをすぐに呼び出すと、後のプロットが表示されないことがあるようです。

私はこれが起こる例を見ることに本当に興味があります。 動作を直感的で理解しやすいものにしたいと考えています。

そのような呼び出しをどこに追加するかについては、非常に注意する必要があります。 これをすぐに呼び出すと、後のプロットが表示されないことがあるようです。

私はこれが起こる例を見ることに本当に興味があります。 動作を直感的で理解しやすいものにしたいと考えています。

詳述すると、私はあなただけ追加することにより、以前の動作に相当を取得することができるはずだと思うplt.show()プロットやっている任意の相互作用の関数の最後の行として。 これが機能しない例を見ることに非常に興味があります。

@jasongroutこれを見てくれてありがとう。 私がこれを打っていたコードはかなり複雑であり、私が何か他のことをしていた可能性があります。 もう一度見たら、それを分離して例を示します。

@jasongroutもう少し掘り下げた後、私が遭遇したのは、ウィジェットではなく、Jupyterノートブック自体のプロパティだと思います（ただし、 plt.show()を呼び出す必要があるため、ウィジェットと相互作用するようになりました）。

ノートブックセルにプロットを作成してplt.show()を呼び出すと、後で図を変更しても表示されません。 最小限の例を次に示します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

def plotfun(t):
    fig, ax = plt.subplots(1,1)
    ax.plot([0,t],[0,t])
    plt.show()
    ax.plot([t,0],[0,t])
    plt.show()

plotfun(2)

最初の折れ線グラフのみが表示されます。

これはさらに簡単な例です。 %matplotlib inlineバックエンドのない2つのセル。 おそらく@tacaswellは、2番目のplt.showがプロットを表示しない理由に光を当てることができます。

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.plot([0,1],[0,1])
plt.show()

プロットを示しています

ax.plot([1,0],[0,1])
plt.show()

何も表示されない

私のマシンで最新の安定したjupyter、ipython、ipywidgets、matplotlib、python3で確認されました。

ここでも確認しました。

@jasongroutこれは、最初のセルで図（およびキャンバスと軸）を作成してから表示するため、予想される動作です。 次に、2番目のセルで、既存の軸（既存の図）に線を追加します。 %matplotlib qtまたはipympl （または完全なGUIのいずれか）を使用すると、プロットを2行目で更新する必要があります。 更新するショットが1つしかないため、これがインラインで機能することは期待できません（これが、私がインラインのファンではない理由です。インタラクティブ機能のすべてを破棄します）。

@tacaswellこのインラインの動作は、すべて1つのセルにある前の例でも意味がありますか？ ここに再びあります：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

def plotfun(t):
    fig, ax = plt.subplots(1,1)
    ax.plot([0,t],[0,t])
    plt.show()
    ax.plot([t,0],[0,t])
    plt.show()

plotfun(2)

plt.showでは、インラインバックエンドが自分自身をpngにレンダリングしてから、図をpyplotから登録解除して、同じセルにある場合でも次のショーで再度レンダリングされないようにすると思います。追加のshow使用せずにAxesメソッドを複数回呼び出すと機能するはずです。

明確にするために、インラインバックエンドコードは次のとおりです： https ：

インタラクティブウィジェットを再び機能させるためにロールバックできるipywidgetsおよび/またはmatplotlibバージョンはありますか？

@jasongroutコードからは、 InlineBackend.close_figuresをFalseに設定したいようです。 しかし、その属性を設定する方法がわかりません-ある種の魔法を使用する必要がありますか？

（その質問は面白そうに聞こえますが、私はそれを文字通り意味します）

https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets/issues/1457でこの問題が再度発生しました。 @ ellisonbg-上記のflush_figures回避策を実装するとどうなりますか？インタラクションの実行の前後にflush_figuresを呼び出して、インタラクションの前にプロットをフラッシュし、インタラクション中にプロットされたものをすべてフラッシュしますか？ インラインmplバックエンドで実行されているかどうかを確認する必要があると思います。

それは大きな応急修理ですが、とにかくそれを行うのに十分重要かもしれません。 おそらく、実際にフィギュアをフラッシュしているかどうかを検出し、明示的なshow（）呼び出しを行うように人々に求める警告を発行することもできますか？

みなさん、こんにちは。私はこれの技術的な詳細に従わなかったのですが、問題にぶつかりました。 実装の詳細に関係なく、matplotlib + interactが可能な限り「正しく機能する」ことが非常に重要だと思います。

plt.show()またはflush_figures()を使用すると、（カーネルを再起動せずに）ノートブックを更新すると、[ノートブックをウィジェットで保存]を使用しても図が消えます。 これらの緩和策がなければ、これは当てはまりませんが、それでも複数のプロット出力の問題があります。 これは意図されたものですか？ カーネルがシャットダウンされている場合も同じことが当てはまりますが、古いバージョンのipywidgetsでは、図の最終状態が非対話型プロットと同様にノートブックに保存されるため、非常に便利でした。

これが範囲外の場合、または私が何か間違ったことをしている場合は申し訳ありません。 ipywidgets 6.0.0、matplotlib 2.0.2、notebook 5.0.0、およびpython3.6.1を実行しています。