我可以在jupyterlab上的另一个文件中显示一个图吗？

Question

我希望拥有一张交互式地图，您可以单击一旦单击的位置，将绘制Skewt和Hodograph的位置，显示该位置的信息。因此，我创建了一个类，在其中使用Metpy库添加了所有必要的信息，并且能够成功创建这些图表：

skewt和Hodograph绘制

我试图导入我创建的类以生成这些图为Jupyterlab的类时的问题。由于实际制作这些图的代码非常麻烦，我宁愿 将代码保留在单独的文件中，并导入我的soundinggraphs类，但它不起作用。这些图永远不会在单元格内绘制，而是在日志中以警告和信息出现，我不知道为什么：

图表出现在日志中

尝试使用plt.show（）在我的文件中，尝试返回plt，然后使用plt.show（）在笔记本电池单元格中，使用％matplotlib widget，％matplotlib笔记本和％matplotlib inline，尝试更改jupyterlab版本，无这些改变了任何事情。

我找到了一种我不喜欢的解决方案，但是确实有效，而不是做plt.show（），而是在我的课堂内执行此操作：

buffer = BytesIO()
plt.savefig(buffer, format='png')
return buffer

在笔记本中，我会做：

image = Image()
display(image)

def on_generate_button_clicked(b):
    buffer = SoundingGraphs(infos)
    buffer.seek(0)
    image.value=buffer.read()
    image.format='png'

generate_button.on_click(on_generate_button_clicked)

我不太喜欢这种方法，因为进一步的线路我想在我的情节中添加互动性，例如盘旋时的图案值和类似的事物，因此我不仅想显示图像。因此，我想知道是否确实可以plt.show（）在单元格中另一个文件中创建的绘图。

使用：

Python 3.6.9
jupyterlab==3.2.9
jupyterlab-pygments==0.1.2
jupyterlab-server==2.10.3
jupyterlab-widgets==1.1.0
ipykernel==5.5.6
ipyleaflet==0.14.0
ipympl==0.8.8
ipython==7.16.3
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.7.0
matplotlib==3.3.4

谢谢！

Answer 1

是的，毕竟有可能！

％matplotlib widtget需要在笔记本开始时使用，并且由于类方法将从另一个函数中调用（在button.on_click事件上），所以可能要使用上方的@out.capture（）装饰器，以便显示plt.show（）。也可以使该图成为类属性，以便能够拥有更多的控制。

因此，如果有人愿意复制，这里有一些工作代码：

笔记本

%matplotlib widget
from ipywidgets import Button, Output
from myfile import MyClass

out = Output()

example_button = Button(
    description='Example',
    disabled=False,
    button_style='',
    tooltip='Click me'
)

@out.capture()
def on_example_button_clicked(b):
    example_button.disabled = True
    myclass = MyClass()
    myclass.create_plot()
    out.clear_output(wait=True)
    display(myclass.fig.canvas)
    example_button.disabled = False

example_button.on_click(on_example_button_clicked)

display(example_button)
display(out)

myfile.py.py

import matplotlib.pyplot as plt

class MyClass():
    def __init__(self):
        plt.ioff()  # otherwise it'll also show inside logs
        plt.clf()
        self.fig = plt.figure()

    def create_plot(self):
        plt.plot([1, 2, 3, 4])
        plt.ylabel('some numbers')