如何使 matplotlib 在 AWS EMR Jupyter 筆記本中工作？

Question

這與這個問題非常接近，但我添加了一些針對我的問題的詳細信息：

使用 AWS-EMR jupyter notebook 進行 Matplotlib 繪圖

我想找到一種在我的 Jupyter 筆記本中使用 matplotlib 的方法。 這是錯誤的代碼片段，它相當簡單：

筆記本

import matplotlib
matplotlib.use("agg")
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()

我選擇這個片段是因為當它嘗試使用 TKinter（未安裝在 AWS EMR 集群上）時，僅這一行就失敗了：

import matplotlib.pyplot as plt

當我運行完整的筆記本代碼段時，結果是沒有運行時錯誤，但也沒有任何反應（沒有顯示圖表。）我對一種可以工作的方式的理解是添加以下任一片段：

pyspark 魔術符號

%matplotlib inline

結果

unknown magic command 'matplotlib'
UnknownMagic: unknown magic command 'matplotlib'

IPython 顯式魔術調用

from IPython import get_ipython
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')

結果

'NoneType' object has no attribute 'run_line_magic'
Traceback (most recent call last):
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run_line_magic'

到我的筆記本，它調用一個 spark magic 命令，該命令內聯 matplotlib 圖（至少這是我的解釋。）我在使用引導操作后嘗試了這兩種方法：

EMR 引導程序

sudo pip install matplotlib
sudo pip install ipython

即使添加了這些，我仍然收到一個錯誤，即 matplotlib 沒有魔法。 所以我的問題肯定是：

題

如何使 matplotlib 在 AWS EMR Jupyter 筆記本中工作？

（或者如何在 AWS EMR Jupyter notebook 中查看圖形和繪制圖像？）

Answer 1

正如你所說，在EMR集群上沒有安裝matplotlib ，因此會出現這樣的錯誤：

但是，它實際上在托管的 Jupyter 筆記本實例（docker 容器）中可用。 使用%%local魔法將允許您在本地運行單元格：

Answer 2

@00schneider 的答案確實有效。

import matplotlib.pyplot as plt

# plot data here
plt.show()

后

plt.show()

重新運行包含以下內容的魔法單元，您將在 AWS EMR Jupyter PySpark 筆記本上看到一個圖

%matplot plt

Answer 3

將 matplotlib 導入為

import matplotlib.pyplot as plt

並使用魔術命令%matplot plt代替，如此處的教程所示： https : %matplot plt emr-筆記本/

Answer 4

以下應該工作：

import matplotlib
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])

在一個單元格中運行整個腳本

Answer 5

要在 AWS EMR 筆記本中繪制某些內容，您只需使用%matplot plt 。 您可以在 AWS 的此頁面中間看到此文檔。

例如，如果我想快速繪制一個圖：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf() #clears previous plot in EMR memory
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()

%matplot plt

Answer 6

試試下面的代碼。 僅供參考，我們在 emr-5.26.0 上的 Python3.6 中安裝了 matplotlib 3.1.1，我使用了 PySpark 內核。 確保“%matplotlib inline”是單元格中的第一行

%matplotlib inline

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.show()