jupyter notebook 不出图

### Jupyter Notebook 中图表无法显示的解决方案 在使用 Jupyter Notebook 和 Matplotlib 绘制图表时，可能会遇到图表无法正常显示的情况。以下是针对此问题的具体分析和解决方法。 #### 1. 设置 `%matplotlib` 魔法命令 Jupyter Notebook 提供了两种魔法命令来控制绘图行为： - 使用 `%matplotlib inline` 命令可以在 Notebook 中嵌入静态图像[^2]。 - 如果需要交互式功能（如缩放和平移），可以改用 `%matplotlib notebook`。 如果未指定上述命令，则可能导致图表无法渲染或显示为空白区域。 ```python %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() ``` #### 2. 确保调用了 `plt.show()` 方法 即使启用了 `%matplotlib inline`，有时也需要显式调用 `plt.show()` 来触发图像渲染[^3]。如果没有这一步骤，可能不会看到任何输出。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() # 显式调用 show 函数 ``` #### 3. 处理中文乱码及负号显示问题 为了支持中文字符并修复坐标轴上的负号显示异常，需配置 Matplotlib 的全局参数： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示为方块的问题 plt.plot([-1, 0, 1], [-2, 0, 2]) # 测试含负数的数据 plt.xlabel('测试') # 含有中文标签 plt.show() ``` 以上代码片段解决了常见的中文乱码和负号显示错误[^1]。 #### 4. 检查后台服务器权限 某些情况下，由于 Jupyter Server 的权限设置不当，可能出现 `403: Forbidden` 错误，从而阻止图像加载[^5]。此时应确认运行环境的安全策略是否允许访问必要的资源文件。 #### 5. 替代工具 Seaborn 和 Plotly 除了 Matplotlib，还可以尝试其他可视化库以排除潜在冲突。例如，Seaborn 是基于 Matplotlib 构建的一个高级接口；而 Plotly 支持动态 HTML 图表生成。 ##### 使用 Seaborn 示例 ```python import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") # 加载内置数据集 ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show() ``` ##### 使用 Plotly 示例 ```python import plotly.express as px df = px.data.tips() # 获取示例数据框 fig = px.scatter(df, x='total_bill', y='tip') fig.show(renderer="notebook") # 在 Notebook 内部展示互动图形 ``` 通过切换到这些替代方案，能够验证原生 Matplotlib 是否存在问题。 --- ### 总结 当面对 Jupyter Notebook 中图表不显示的现象时，可以从以下几个方面入手排查：确保正确设置了 `%matplotlib` 魔法指令、检查是否存在必要函数调用遗漏、调整本地化选项适配特殊字符需求以及审查服务端授权状况。此外，引入第三方扩展包也是值得考虑的一种备选途径。