Jupyter Notebook渲染不出图

当Jupyter Notebook无法正确显示图像时，这可能是由于几个原因：

1. 图像格式不被支持：Jupyter Notebook默认支持一些常见的图片格式（如`.png`, `.jpg`, `.jpeg`, `.svg`），如果您的图片是其他格式，可能需要使用`IPython.display`模块中的`Image`函数，并指定正确的`format`参数。

2. 文件路径问题：确保您的图片文件在正确的位置，并且在代码中引用的路径是相对于工作目录或相对URL正确无误的。

3. 内存限制：如果图像文件非常大，可能会超出Jupyter Notebook的内存限制，试着将大图片分割成小块，或者调整Notebook的内存配置。

4. 图像编码问题：有些图片可能存在编码问题，可以尝试用`BytesIO`处理文件内容后再显示。

5. 网络连接：如果是从网络获取的图片，检查网络连接是否稳定，或者尝试过一段时间再查看。

6. Jupyter版本或环境设置：确保使用的Jupyter Notebook和相关库（如matplotlib, PIL等）版本兼容。

相关问题

jupyter notebook运行很快不出结果

### Jupyter Notebook 运行快速但不显示输出结果的原因及解决方案

#### 原因分析

当Jupyter Notebook中的代码单元格执行速度非常快却不显示任何输出时，可能存在多种原因：

- **内核配置问题**：如果内核未能正确处理并返回输出，则可能导致此现象。这可能是由于环境变量设置不当引起的[^4]。

- **输出捕获机制失效**：Jupyter依赖于IPython的输出捕获功能来展示代码产生的标准输出流（stdout/stderr）。若该机制出现问题，即使程序正常运行也不会有可见的结果呈现。

- **前端渲染异常**：有时浏览器端对于特定类型的输出存在解析错误或是样式冲突也会造成无法查看到预期的内容[^5]。

#### 解决方案

针对上述提到的不同可能性，可以采取如下措施尝试解决问题：

##### 检查内核状态与重置临时文件路径

确认当前使用的Python内核是否处于健康的工作状况下，并且确保`TEMP`和`TMP`这两个重要的系统环境变量指向有效的目录位置。如果是Windows操作系统并且用户名含有特殊字符如中文的话，建议修改这些变量至默认系统的临时文件夹 `%SystemRoot%\TEMP` ，之后重启计算机使更改生效。

set TEMP=%SystemRoot%\TEMP
set TMP=%SystemRoot%\TEMP

##### 验证输出捕捉行为

为了验证是不是因为输出被意外抑制住了，在待调试的代码片段开头加入显式的打印语句测试能否看见文字输出。另外还可以通过调用 `sys.stdout.flush()` 方法强制刷新缓冲区以排除潜在的数据积压情况。

import sys
print('Test message before actual computation.')
sys.stdout.flush()
# Your original code here...

##### 调整页面布局参数

考虑到某些情况下输出区域的高度受到限制从而影响到了内容可视性，可以通过自定义CSS样式或者利用魔法命令调整单个cell的最大高度属性。例如下面这条指令能够移除对输出框尺寸的一切约束以便完整展现所有数据项[^1]。

from IPython.display import display, HTML
display(HTML("<style>.output_scroll { height: auto !important; max-height: none;</style>"))

##### 关闭不必要的警告提示

虽然通常来说警告信息不会干扰正常的计算流程，但在极少数情形下它们可能会掩盖住真正有用的反馈消息。因此适当禁用那些无关紧要的通知或许有助于更清晰地观察实际发生的事件进展[^2]。

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

在jupyter notebook中%matplotlib notebook 不出图，显示ipython is not defined

### 解决Jupyter Notebook中`%matplotlib notebook`不出图且提示IPython未定义的问题

#### 问题分析
在尝试于Jupyter Notebook环境中通过魔法命令 `%matplotlib notebook` 创建交互式图表时遇到错误 `IPython is not defined`，这通常是因为使用的环境配置不兼容或缺少必要的依赖项。

#### 解决策略

#### 使用经典Notebook而非Lab界面
如果当前工作是在Jupyter Lab环境下进行，则应切换到经典的Notebook视图来运行该命令。因为 `%matplotlib notebook` 命令所依赖的 `backend_nbagg` 后端并不支持Jupyter Lab[^3]。

#### 更新软件包版本
确保安装了最新版的Jupyter Notebook以及Matplotlib库。旧版本可能存在已知缺陷影响正常功能实现。可以通过pip工具更新至最新稳定发布版本：

pip install --upgrade jupyter matplotlib

#### 替代方案——采用静态绘图模式
对于不需要高度互动性的场景，可以考虑改用更为稳定的静态绘图方式作为临时解决方案:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

此代码片段会自动选择最适合当前环境的最佳后端来进行渲染展示[^4]。

#### 验证IPython模块状态
确认IPython已被正确加载并处于可用状态。可以在新单元格里执行如下测试语句验证：

from IPython import get_ipython
print(get_ipython())

成功返回对象实例即表示无误；反之则需排查具体原因，比如重新启动kernel试试看能否解决问题。