使用Matplotlib在Jupyter Lab 3中实时绘图

我想动态更新单元格的绘图。也就是说，绘图在单元格开始处初始化，并在（计算量大的）for循环中更新，显示计算的进展情况。在jupyter笔记本中，可以使用

%matplotlib笔记本
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
导入时间
def pltsin（ax，颜色=['b']）：
x=np.linspace（0,1100）
如果是ax.lines：
对于ax.lines中的行：
行。设置扩展数据（x）
y=np.random.random（大小=（100,1））
行。设置数据（y）
其他：
对于颜色中的颜色：
y=np.random.random（大小=（100,1））
ax.绘图（x、y、颜色）
图canvas.draw（）
图，ax=plt子批次（1,1）
ax.set_xlabel（'X'）
ax.set_ylabel（'Y'））
ax.set_xlim（0,1）
ax.set_ylim（0,1）
对于范围（5）内的f：
pltIn（ax，['b'，'r']）
时间。睡眠（1）

我正在jupyter lab中寻找一种等效的方法。我尝试使用库将

%matplotlib笔记本

替换为

%matplotlib小部件

，但没有成功：该图仅在循环完成后显示

---

我不想要的是像in建议的解决方案或清除整个输出的解决方案，因为我可能会打印其他内容，例如tqdm进度条这是一个众所周知的matplotlib，有解决方法。 有关问题包括:及 最长的解释可能是

这两种变通方法都将与ipympl一起使用

解决方法1 按照以下答案使用异步ipython事件循环：

解决方法2 将

plt.子图

和更新的绘图代码拆分为两个单元格。如果在执行单元格之间等待一两秒钟，则绘图将有足够的时间进行正确设置，并且应该可以正常工作。看起来是这样的：

单元1：

fig，ax=plt.子批次（1,1）
ax.set_xlabel（'X'）
ax.set_ylabel（'Y'））
ax.set_xlim（0,1）
ax.set_ylim（0,1）

等待绘图显示，然后执行： 单元2：

范围（5）内f的

：
pltIn（ax，['b'，'r']）
时间。睡眠（1）

也许使用

IPython.display.display.update回答这个问题很有帮助：