IPython有无笔记本差异

Question

我最喜欢的Python最重要的即兴创作之一是IPython和IPython笔记本。你知道吗

我在看和重复这篇video中的内容，发现了一些问题。你知道吗

如视频中所述，我使用ipython --pylab启动IPython。 我用ipython notebook --pylab启动IPython笔记本。你知道吗

问题：scatter()在IPython笔记本中不起作用（我得到了一个NameError），但在IPython中效果很好。 函数rand()也是如此。我猜pylab与matplotlib、scipy、numpy、random和其他基本库一起加载。你知道吗

如果我错了，请告诉我。在我的笔记本上，如果这两样东西都很强的话。你知道吗

另外，任何我可以知道在使用--pylab时加载了哪些内容的资源都会有所帮助。你知道吗

谢谢。你知道吗

Answer 1

这就是pylab标志的作用：

import numpy
import matplotlib
from matplotlib import pylab, mlab, pyplot
np = numpy
plt = pyplot

from IPython.core.pylabtools import figsize, getfigs

from pylab import *
from numpy import *

也就是说，建议您启动不带标志的笔记本（仅ipython notebook），然后运行：

%matplotlib inline

有关详细信息，请参见No Pylab Thanks。你知道吗

关于分散问题，您应该尝试以下方法：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter([1,2], [1,2])

Answer 2

下面是另一个不应该使用%pylab inline的例子：

在%pylab inline之前：bool(all(i for i in range(3))) => False

在%pylab inline之后：bool(all(i for i in range(3))) => True

%pylab inline语句导入具有不同行为的numpy.all。参见help(all)前后%pylab inline查看。另外，请尝试print(', '.join(sorted(globals().keys())))before&after查看大量导入的内容。你知道吗

正如其他人所提到的，%matplotlib inline避免了这一点以及由此引起的后续微妙/难以发现的问题。你知道吗