matplotlib_inline 与matplotlib.pyplot的区别

`matplotlib_inline` 是 Jupyter Notebook 中的一个插件，可用于在 Jupyter Notebook 中直接显示 matplotlib 图形，而无需使用 `plt.show()` 命令。`matplotlib_inline` 依赖于 Jupyter Notebook，并且需要在 Jupyter Notebook 中启用才能使用。

`matplotlib.pyplot` 是 matplotlib 库中的一个模块，提供了一系列用于绘制图形的函数，如 `plt.plot()`、`plt.scatter()` 等。使用 `matplotlib.pyplot` 可以创建各种类型的图形，如线图、散点图、条形图等，并且可以对图形进行自定义设置，如图形颜色、线型、标签等。

总的来说，`matplotlib_inline` 和 `matplotlib.pyplot` 的区别在于前者是用于在 Jupyter Notebook 中直接显示 matplotlib 图形的插件，而后者是用于绘制各种类型的图形的 matplotlib 库中的一个模块。

相关问题

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 1 ----> 1 get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 # Mac 设置显示中文 File D:\anaconda3\envs\test02\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2414, in InteractiveShell.run_line_magic(self, magic_name, line, _stack_depth) 2412 kwargs['local_ns'] = self.get_local_scope(stack_depth) 2413 with self.builtin_trap: -> 2414 result = fn(*args, **kwargs) 2416 # The code below prevents the output from being displayed 2417 # when using magics with decodator @output_can_be_silenced 2418 # when the last Python token in the expression is a ';'. 2419 if getattr(fn, magic.MAGIC_OUTPUT_CAN_BE_SILENCED, False): File D:\anaconda3\envs\test02\lib\site-packages\IPython\core\magics\pylab.py:99, in PylabMagics.matplotlib(self, line) 97 print("Available matplotlib backends: %s" % backends_list) 98 else: ---> 99 gui, backend = self.shell.enable_matplotlib(args.gui.lower() if isinstance(args.gui, str) else args.gui) 100 self._show_matplotlib_backend(args.gui, backend) File D:\anaconda3\envs\test02\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:3585, in InteractiveShell.enable_matplotlib(self, gui) 3564 def enable_matplotlib(self, gui=None): 3565 """Enable interactive matplotlib and inline figure support. 3566 3567 This takes the following steps: (...) 3583 display figures inline. 3584 """ -> 3585 from matplotlib_inline.backend_inline import configure_inline_support 3587 from IPython.core import pylabtools as pt 3588 gui, backend = pt.find_gui_and_backend(gui, self.pylab_gui_select) File D:\anaconda3\envs\test02\lib\site-packages\matplotlib_inline\__init__.py:1 ----> 1 from . import backend_inline, config # noqa 2 __version__ = "0.1.6" File D:\anaconda3\envs\test02\lib\site-packages\matplotlib_inline\backend_inline.py:6 1 """A matplotlib backend for publishing figures via display_data""" 3 # Copyright (c) IPython Development Team. 4 # Distributed under the terms of the BSD 3-Clause License. ----> 6 import matplotlib 7 from matplotlib import colors 8 from matplotlib.backends import backend_agg ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib' 这个怎么修改

你遇到的问题是 `ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'`，这意味着你的环境中没有安装 `matplotlib` 模块。你需要在你的环境中安装 `matplotlib` 才能解决这个问题。

你可以使用以下命令来安装 `matplotlib` 模块：

!pip install matplotlib

安装完成后，你就可以再次尝试运行你的代码了。

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt data.hist(bins=50,figsize=(20,15)) plt.show() 如何将这个代码改成密度图

可以使用 `density=True` 参数将直方图转换为密度图。以下是修改后的代码：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用 density=True 参数绘制密度图
data.plot(kind='density', figsize=(20,15))
plt.show()

注意，在这里我们使用了 `data.plot()` 方法而不是 `data.hist()` 方法。这是因为 `hist()` 方法只能绘制直方图，而 `plot()` 方法可以绘制多种类型的图表，包括密度图。