%matplotlib inline 必须放在 notebook 开头、导入 matplotlib 的紧下方才有效，仅对后续 cell 生效，且每个 kernel 启动后只需执行一次；放错位置、被覆盖或未导入 matplotlib 均导致图表不显示。

图表不显示，大概率不是代码问题，而是内核未正确加载绘图后端或执行顺序不对。

为什么 %matplotlib inline 有时没反应

它只是告诉 IPython 在当前 cell 输出区直接渲染图像，但前提是：① matplotlib 已导入；② 绘图代码在 magic 命令之后执行；③ 没有被后续的 %matplotlib widget 或其他 backend 覆盖。

• 常见错误：把 %matplotlib inline 放在 notebook 最后面，前面的绘图 cell 已经执行过，自然不生效
• 另一个坑：用 plt.show() 显式调用——在 inline 模式下反而可能重复出图或报错
• 注意兼容性：%matplotlib inline 在 JupyterLab 中默认可用，但在旧版 Jupyter Notebook（如 5.x）中需确保 ipykernel 和 matplotlib 版本匹配（建议 ≥3.3）

必须放在哪里才有效

它只对「之后」的 cell 生效，且每个 kernel 启动后只需执行一次。最稳妥的位置是 notebook 开头、导入 matplotlib 的紧下方：

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%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
<p>x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x))  # 这行会正常显示图像
</p>

• 不要每画一张图都写一遍 %matplotlib inline
• 如果重启 kernel 后图表又不显示，说明你漏了这行，而不是代码错了
• 在函数里写 %matplotlib inline 是无效的——magic 命令不能出现在函数体或条件分支中

替代方案：什么时候该换 backend

inline 适合静态分析，但交互式探索（比如缩放、拖拽）需要 %matplotlib widget。这时必须先卸载/重装支持包：

pip install ipympl
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix ipympl

• 启用后，用 %matplotlib widget 替代 inline，但要注意：它依赖浏览器支持 WebGL，某些公司内网环境会白屏
• 如果图突然变成空白或报 FigureCanvasAgg is not a subclass of FigureCanvasBase，大概率是 backend 冲突，重启 kernel 并确认只调用了一次 magic 命令
• 导出 HTML 时，widget 渲染的图不会保留交互能力，而 inline 输出的是静态 PNG，更可靠

真正容易被忽略的点：Jupyter 的输出缓存机制会让旧图“残留”，看似没刷新。遇到疑似不显示，先检查右上角 kernel 状态是否为 idle，再按 Ctrl+M .（中断 kernel）+ Ctrl+M r（重启），然后从头跑 —— 别跳过 %matplotlib inline 那行。

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