在 VS 代码中显示 Plotly 情节

Question

我正在尝试在没有 jupyter notebook 的情况下在 vscode 中使用 plotly。

当我使用

import plotly.express as px

fig=px.line(x=[1,2,3,4],y=[1,4,9,16])
fig.show(renderer='vscode')

我只在终端看到一些输出：

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当我省略渲染器参数时，比如

import plotly.express as px

fig=px.line(x=[1,2,3,4],y=[1,4,9,16])
fig.show()

情节在我的默认浏览器中打开，这不是我想要的。

是否可以直接在 vscode 中显示图形，或者可以在 vscode 内的浏览器选项卡中打开图形，这样我就不必切换窗口了？

Answer 1

如果要使用VS Code自带的notebook，查看地图可能还需要另外设置：

import plotly.io as pio
pio.renderers

给出这个：

渲染器配置

Default renderer: 'vscode'
Available renderers:
    ['plotly_mimetype', 'jupyterlab', 'nteract', 'vscode',
     'notebook', 'notebook_connected', 'kaggle', 'azure', 'colab',
     'cocalc', 'databricks', 'json', 'png', 'jpeg', 'jpg', 'svg',
     'pdf', 'browser', 'firefox', 'chrome', 'chromium', 'iframe',
     'iframe_connected', 'sphinx_gallery', 'sphinx_gallery_png']

我需要设置：

pio.renderers.default = "notebook_connected"

能够渲染背景地图（例如使用 px.scatter_geo() ）。

即使没有此设置，所有其他（非地图）可视化也能正常工作。

Answer 2

1. 使用“

   plotly

   ”绘图。

   “

   Plotly

   ”基于一个分析 python 绘图库的 Web 应用程序。它的绘图效果默认显示在html页面，所以默认在浏览器中查看

   除了“Jupyter notebook”可以在VSCode中显示绘图外，我们还可以在“

   Interactive Window

   ”窗口中查看绘图：

   [右键单击代码并选择“

   Run Current File in Interactive Window

   ”。]

   

2. 使用“

   matplotlib

   ”绘图。

   “

   Matplotlib

   ”是一个python绘图库。当我们用它来绘图时，结果会显示在python绘图窗口中：

   

3. 对于VSCode内置的浏览器，我们通常使用它通过html文件在浏览器中打开文件，html可以直接在浏览器中渲染显示。

Answer 3

一个选项是设置默认渲染器，这适用于 VSCode 中 Python 的单元格样式模式：

import plotly.io as pio
pio.renderers.default = "vscode"

Plotly 文档

Answer 4

只是我对这个话题的两分钱。 这个最小的工作示例在 VS 代码中运行良好（2022 年 5 月）

import plotly.io as pio
import plotly.express as px

pio.renderers.default = "notebook"
fig = px.bar(x=["a", "b", "c"], y=[1, 3, 2])
fig.show()

Answer 5

使用当前的 VS 代码（2022 年 2 月）并让您的 python 代码在交互式窗口中运行，以下渲染似乎工作得更顺畅。

pio.renderers.default = "notebook"

Answer 6

从 vscode 扩展安装“Jupyter 笔记本渲染器”

Answer 7

遇到与散景相同的问题。显然，jupyter 使这变得困难。小组帮助我：

import panel as pn

pn.extension()

Answer 8

以上都不适合我，也许是因为我在 MacBook 上。
我终于通过安装 Microsoft 的“Jupyter Notebook Renderers”扩展解决了这个问题https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter-renderers