下面给出的代码在正常的python环境中完美运行，但在jupyter笔记本环境中没有显示任何输出

Question

代码：

%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np

# Generate random data for demonstration
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)  # Example dataset

# Define the update function for the animation
def update(curr):
    # Check if animation is at the last frame, and if so, stop the animation
    if curr == len(x):
        a.event_source.stop()
        
    # Clear the current axes
    plt.cla()
    
    # Set bins for histogram
    bins = np.arange(-4, 4, 0.5)
    
    # Plot histogram
    plt.hist(x[:curr], bins=bins)
    
    # Set the axes limits
    plt.axis([-4, 4, 0, 30])
    
    # Add labels
    plt.gca().set_title('Sampling the Normal Distribution')
    plt.gca().set_ylabel('Frequency')
    plt.gca().set_xlabel('Value')
    plt.annotate('n = {}'.format(curr), [3, 27])

# Quick to start
fig = plt.figure()  # Create figure
a = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=len(x)+1, interval=100, cache_frame_data=False)

# Display the animation
plt.show()

我试图动画化 matplotlib 库的功能，但它只是运行，但在 jupyter 笔记本中没有显示任何输出？ 请帮忙解决这个问题

Answer 1

根据您提供的内容，您的问题无法重现。
前往此处并点击“

launch binder

”。当笔记本打开时，粘贴以下代码：

%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np

# Generate random data for demonstration
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)  # Example dataset

# Define the update function for the animation
def update(curr):
    # Check if animation is at the last frame, and if so, stop the animation
    if curr == len(x):
        a.event_source.stop()
        
    # Clear the current axes
    plt.cla()
    
    # Set bins for histogram
    bins = np.arange(-4, 4, 0.5)
    
    # Plot histogram
    plt.hist(x[:curr], bins=bins)
    
    # Set the axes limits
    plt.axis([-4, 4, 0, 30])
    
    # Add labels
    plt.gca().set_title('Sampling the Normal Distribution')
    plt.gca().set_ylabel('Frequency')
    plt.gca().set_xlabel('Value')
    plt.annotate('n = {}'.format(curr), [3, 27])

# Quick to start
fig = plt.figure()  # Create figure
a = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=len(x)+1, interval=100, cache_frame_data=False)

# Display the animation
plt.show()

我更改了第一行，因为我正在使用 Jupyter Notebook 的经典界面。

如果我一直在使用 JupyterLab 或 Jupyter Notebook 7+，那么我会安装 ipympl 并在代码顶部使用

%matplotlib ipympl

。请参阅此处。 （

%matplotlib widget

根据“基本示例”那里应该具有相同的效果。）

顺便说一句，我想有一次我收到了关于您使用

plt.show()

的警告。在现代 Jupyter 中没有必要，因为它会检测到 Matplotlib 绘图对象已创建、保持活动状态并显示它。所以你可以这样结束你的代码：

...

# Quick to start
fig = plt.figure()  # Create figure
a = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=len(x)+1, interval=100, cache_frame_data=False)

用

...

代表前面的部分。