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在此文章中，我们将了解什么是魔法函数，然后我们将看到 Matplotlib 中可用的不同魔法函数。 在此之后，我们讨论内联函数。

在 Matplotlib 中使用内联魔术函数

交互式 Python 提供了几个预定义的函数，称为魔法函数，这些魔法函数可以通过命令行和样式语法调用。 魔术函数有两种类型，称为面向行的和面向单元的。

面向行的也称为行魔术，这些函数以 % 符号开头，后面是行的其余部分的参数，没有任何引号或括号。 如果我们在交互式 Python 中，我们也可以说“ipython”会话，意思是 jupyter notebook。

下面是调用函数的语法。

%matplotlib [gui]

这里的 [gui] 是要通过调用函数启用的 Matplotlib 后端的名称。 如果我们想查看可用的 Matplotlib 包列表，我们应该使用以下命令。

命令：

%matplotlib -l

输出:

Available matplotlib backends: ['tk', 'gtk', 'gtk3', 'gtk4', 'wx', 'qt4', 'qt5', 'qt6', 'qt', 'osx', 'nbagg', 'notebook', 'agg', 'svg', 'pdf', 'ps', 'inline', 'ipympl', 'widget']

下面的命令是另一种检查方法，它也会显示与上面相同的结果。

%matplotlib --list

现在我们将讨论魔术函数 %matplotlib inline 以启用内联绘图，其中绘图和图形将显示在单元格下方。 假设我们想通过使用颜色图更改绘图的颜色，它不会影响以前的绘图。

让我们学习如何在 jupyter notebook 中使用这个内联函数，下面是示例。 如果我们执行这个程序，你会在这里看到情节，我们可以看到它的样子。

代码：

from matplotlib import pyplot as plt

%matplotlib inline

x1 = [1,5,8,11,14,11]
y1 = [12,11,15,1,22,15]
y2 = [10,12,15,10,20,10]
y3 = [11,9,15,10,12,14]

plt.figure(figsize=[9, 7])

plt.title('%matplotlib inline')
plt.plot(x1, y1, linewidth=2, label='sin()')
plt.plot(x1, y2, linewidth=2, label='cos()')
plt.plot(x1, y3, linewidth=2, label='tan()')

输出:

如果您使用的是当前版本的 ipython notebook 和 jupyter notebook ，则无需使用 inline 函数。 无论是否调用 Matplotlib 的 show() 函数，图形输出都会显示。

代码：

from matplotlib import pyplot as plt

x1 = [1,5,8,11,14,11]
y1 = [12,11,15,1,22,15]
y2 = [10,12,15,10,20,10]
y3 = [11,9,15,10,12,14]

plt.figure(figsize=[9, 7])

plt.title('%matplotlib inline')
plt.plot(x1, y1, linewidth=2, label='sin()')
plt.plot(x1, y2, linewidth=2, label='cos()')
plt.plot(x1, y3, linewidth=2, label='tan()')

如果你试图在 pycharm 中内联使用这个 Matplotlib，它会显示语法错误，但如果你想在 Visual Studio 中使用它，你需要添加扩展名“jupyter note”。