IPython有无笔记本差异

我最喜欢的Python最重要的即兴创作之一是IPython和IPython笔记本

我一直在观察和重复上面的内容，发现了一些问题

如视频中所述，我使用

ipython--pylab

启动ipython。 我使用

ipython笔记本--pylab

启动ipython笔记本

问题：

scatter（）。
函数
rand（）
的情况也是如此。我猜
pylab
与
matplotlib
、
scipy
、
numpy
、
random
和其他基本库一起加载

如果我错了，请告诉我。顺便说一下，我的IPython和IPython笔记本都是从我的Anaconda Dist.加载的，如果这意味着什么的话

另外，当我使用
--pylab
时，任何我可以知道所有加载内容的资源都会有所帮助

谢谢。
这就是
pylab
标志的作用：

import numpy
import matplotlib
from matplotlib import pylab, mlab, pyplot
np = numpy
plt = pyplot

from IPython.core.pylabtools import figsize, getfigs

from pylab import *
from numpy import *

也就是说，建议您启动不带标志的笔记本（只需
ipython notebook
），然后运行：

%matplotlib inline

有关更多详细信息，请参阅

关于分散问题，您应该尝试以下方法：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter([1,2], [1,2])

下面是另一个不应该使用
%pylab inline
的示例：

在
%pylab inline
之前：
bool（所有（范围（3）中的i代表i））=>False

在
%pylab inline
之后：
bool（所有（范围（3）中的i代表i））=>True

%pylab inline
语句导入具有不同行为的
numpy.all
。请参阅
帮助（全部）
之前和之后的
%pylab inline
以查看。另外，请在导入之前和之后尝试
print（'，'.join（sorted（globals（）.keys（）））

正如其他人所提到的，
%matplotlib inline
避免了这一问题以及由此引起的后续微妙/难以发现的问题。
我建议不要使用
--pylab
。在笔记本的开头使用
%matplotlib inline
。之后，您可以导入您想要使用的包，而不会弄乱您的名称空间。谢谢您，我会记住您的建议，不要使用pylab的标志。是的
%matplotlib inline
确实有效。我现在了解了更多关于
--pylab
。非常感谢@elyase。我成功了。我肯定会在不使用标志
--pylab
的情况下解决这个问题。“请不要用派拉布”这篇文章真的很有帮助，我的理解也确实有所增长。