Entmystifizierung von %matplotlib inline in Jupyter Notebooks

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Elwynn AI

Wenn Sie mit Python-Datenvisualisierung in Jupyter Notebooks (oder mit Tools wie Google Colab) experimentieren, sind Ihnen vielleicht schon die ungewöhnlichen Zeilen am Anfang vieler Notebooks begegnet: %matplotlib inline. Auf den ersten Blick wirkt das wie ein magischer Zauberspruch – und in gewisser Weise ist es das auch! In diesem anfängerfreundlichen Leitfaden erklären wir, was %matplotlib inline wirklich bewirkt, wann man es benutzt, wie man es einsetzt (mit Beispielcode) und ob Sie es in modernen Jupyter-Umgebungen überhaupt noch brauchen. Am Ende wissen Sie genau, warum dieser kleine "Magie"-Befehl so häufig zu sehen ist und wie er Ihre Matplotlib-Diagramme inline (direkt unter dem Code) anzeigen lässt. Also, lassen Sie uns eintauchen!

Was ist %matplotlib inline?

%matplotlib inline ist ein spezieller Magic-Befehl, der in IPython- und Jupyter-Notebooks verfügbar ist. Magic-Befehle (angezeigt durch das %-Präfix) sind keine regulären Python-Anweisungen, sondern Befehle, die das Verhalten des IPython-Kernels konfigurieren (Built-in magic commands — IPython 9.1.0 documentation (opens in a new tab)). In diesem Fall sagt %matplotlib inline Jupyter, das "inline"-Backend von Matplotlib zu verwenden, was bedeutet: Diagramme werden inline innerhalb der Notebook-Ausgabe direkt unter der Zelle angezeigt, die sie erzeugt hat (Exploring Matplotlib Inline: A Quick Tutorial | DataCamp (opens in a new tab)) (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: A Beginner's Guide | Saturn Cloud Blog (opens in a new tab)).

Kurz gesagt: Wenn Sie %matplotlib inline verwenden, sagt das im Grunde: "Hey, wenn ich eine Statistik oder ein Diagramm mit Matplotlib erstelle, zeige es direkt hier im Notebook, nicht in einem neuen Fenster." Ohne diese Einstellung könnte Matplotlib versuchen, ein neues Fenster zu öffnen (wie bei einer Desktop-App), oder nur eine Textbeschreibung des Diagrammobjekts ausgeben, anstatt das tatsächliche Diagramm (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: A Beginner's Guide | Saturn Cloud Blog (opens in a new tab)). Das %matplotlib inline-Kommando verhindert das, indem es die Graph-Ausgabe in die Notebookseite einbettet.

Warum "inline"? Hinter den Kulissen verwendet Matplotlib unterschiedliche Backends (denken Sie an einen Backend als Motor oder Werkzeug, das Matplotlib zum Rendern der Graphen benutzt) (What does %matplotlib inline do? | Medium (opens in a new tab)). Manche Backends öffnen ein externes Fenster (wie eine GUI), um die Diagramme anzuzeigen, andere zeigen sie direkt im Jupyter-Notebook. Das inline-Backend rendert das Diagramm als statisches Bild innerhalb des Notebooks (What does %matplotlib inline do? | Medium (opens in a new tab)). Mit %matplotlib inline wählen Sie also das Inline-Backend von Matplotlib für Ihre Plots. Das ist vor allem bei Datenanalysen sehr praktisch, weil Sie Ihre Diagramme und den Code an einem Ort haben möchten (daher auch der Name "inline").

Und ja, der %-Operator am Anfang ist der Grund, warum wir es eine "Magic"-Anweisung nennen – es ist ein spezieller Befehl, der nur in Jupyter (nicht im Standard-Python) funktioniert (Built-in magic commands — IPython 9.1.0 documentation (opens in a new tab)). Man würde %matplotlib inline in einem normalen Python-Skript nicht verwenden (es ergibt dort einen Syntaxfehler), aber in einem Jupyter Notebook oder IPython passt es, um die Plotkonfiguration zu steuern.

Wann (und warum) sollten wir %matplotlib inline verwenden?

%matplotlib inline ist am nützlichsten in einer interaktiven Umgebung wie Jupyter Notebook oder JupyterLab, wenn Sie möchten, dass Ihre Diagramme sofort im Notebook ausgegeben werden. Das ist typisch beim Daten-Exploring, Data Science oder bei Tutorials in Notebooks. Hier sind Szenarien und Gründe dafür:

• Interaktive Datenanalyse: Wenn Sie mit Daten experimentieren, erstellen Sie häufig Diagramme, um Muster zu erkennen. Das inline-Backend erlaubt, dass das jeweilige Diagramm direkt unter dem Code erscheint, was den Vergleich erleichtert. Sie müssen nicht in ein anderes Fenster wechseln – das Diagramm erscheint im Notebook, zusammen mit Ihrem Code (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: A Beginner's Guide | Saturn Cloud Blog (opens in a new tab)). Das ist vor allem bei wiederhol
• Ergebnisse zusammenführen: Inline-Diagramme erleichtern das Teilen von Notebooks oder das Archivieren Ihrer Analysen. Beim Speichern (z.B. in HTML oder PDF) sind die Graphiken als Bilder eingebettet. Andere können die Diagramme dann sehen, ohne extra Dateien zu laden. Alles (Code + Diagramme) ist somit in einem Dokument enthalten.
• Große Datensätze oder komplexe Visualisierungen: Wenn Sie viele Plots für die Datenanalyse erstellen, erleichtert die Inline-Darstellung das Scrollen und Vergleichen. Sie können zwischen den Diagrammen Text (Markdown) hinzufügen, um eine klare Geschichte zu erzählen.
• Tutorials und Lernumgebungen: Viele Einsteiger-Tutorials setzen am Anfang %matplotlib inline ein, um sicherzustellen, dass die Diagramme sofort sichtbar sind. Das vermeidet Frust, weil unerfahrene User oft nicht wissen, dass sie noch plt.show() brauchen, oder dass der Plot in einem separaten Fenster erscheint.

Wenn Sie allerdings nicht in einer interaktiven Umgebung wie Jupyter arbeiten — z.B. in einem eigenständigen Python-Skript — dann ist %matplotlib inline sinnlos. Dort erzeugen Sie nach dem Plot eine Anzeige mittels plt.show(), und die Plots erscheinen in einem neuen Fenster. Das Magic-Kommando ist exklusiv für Jupyter/ IPython, um die Plot-Ausgabe im Notebook zu steuern.

Kurz gesagt: Benutzen Sie %matplotlib inline in Jupyter-Notebooks, wenn Sie möchten, dass die Plots direkt unter dem Code erscheinen – ohne Extra-Schritte. Das ist beim Datenexploring, Visualisieren und in Tutorials fast immer der Fall.

Wie benutzt man %matplotlib inline? (Beispiel)

Der Einsatz ist denkbar einfach: Platzieren Sie %matplotlib inline in eine Zelle am Anfang Ihres Notebooks (häufig nach den Importen), und es konfiguriert die Umgebung für inline-Plots. Dazu importieren Sie auch matplotlib.pyplot (falls noch nicht geschehen). Beispiel:

# Am Anfang Ihres Notebooks:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Nun erstellen Sie Diagramme wie gewohnt
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6], color="blue", marker="o")
plt.title("Beispiel-Diagramm")
plt.xlabel("X-Werte")
plt.ylabel("Y-Werte")
plt.show()

Hier die Erklärung:

1. %matplotlib inline – Dieser Magic-Befehl setzt das Notebook so, dass Graphen in der Ausgabe angezeigt werden. Er macht nichts sichtbares, ändert aber eine Interna (Jupyter Notebook Matplotlib Inline: A Beginner's Guide | Saturn Cloud Blog (opens in a new tab)).
2. Importieren von matplotlib.pyplot as plt – für bequemes Plotten.
3. Diagramm erzeugen – eine einfache Linie mit Dummy-Daten.
4. plt.show() – zeigt das Diagramm an. In Inline-Modus ist das meistens optional, weil das Diagramm automatisch am Ende der Zelle angezeigt wird, aber es ist bewährte Praxis, es trotzdem zu verwenden.

Nun, ohne %matplotlib inline würde das Diagramm unter Umständen in einem separaten Fenster erscheinen oder gar nicht sichtbar sein — oder es würde nur eine Textbeschreibung (wie Line2D object) angezeigt. Mit dem Magic wird das Diagramm direkt in die Notebook-Ausgabe eingebettet.

Beispiel mit und ohne %matplotlib inline

• Ohne %matplotlib inline:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3],[2,4,6])
plt.show()  # notwendig, um das Diagramm zu sehen

Das Diagramm erscheint im Pop-up-Fenster (funktioniert nur, wenn das Backend Desktop-Unterstützung hat).

• Mit %matplotlib inline:

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3],[2,4,6])  # kein plt.show() notwendig; Diagramm erscheint direkt

Das Diagramm erscheint im Notebook in der Zelle.

Brauchen wir %matplotlib inline heute noch?

Sie fragen sich vielleicht: "Wenn es so praktisch ist, warum es manchmal nicht notwendig ist?" Tatsächlich wird in modernen Jupyter-Notebooks oft automatisch das Inline-Backend aktiviert, sobald Sie matplotlib.pyplot oder pandas importieren. Das bedeutet: Sie brauchen %matplotlib inline meist nicht mehr explizit, weil die Umgebung das bereits für Sie erledigt (What does %matplotlib inline do? | Medium (opens in a new tab)). Wenn Sie also import matplotlib.pyplot as plt in einer neueren Version laufen lassen, zeigt das Notebook die Diagramme automatisch an, ohne dass Sie das Magic eingeben müssen.

Trotzdem ist es nicht schädlich, %matplotlib inline zu verwenden — vor allem für Kompatibilität und Klarheit. Es dokumentiert explizit, dass Ihre Plots inline im Notebook erscheinen sollen. Besonders in älteren Notebooks oder bei manchen speziellen Setups kann es den Unterschied machen.

Kurz gesagt:

• In den meisten modernen Umgebungen brauchen Sie %matplotlib inline nicht mehr.
• Es ist aber eine gute Praxis, es am Anfang hinzugefügt, falls Sie auf Nummer Sicher gehen wollen.
• Es kann auch in geteilten Notebooks oder Ausbildungsumgebungen nützlich sein, um Missverständnisse zu vermeiden.

Fazit

%matplotlib inline ist ein kleiner "magischer" Befehl, der Ihre Matplotlib-Diagramme direkt im Notebook unter dem Code anzeigt, ohne ein externes Fenster. Es war ursprünglich Standard in Jupyter-Workflows, ist heute aber oft schon die Standardeinstellung. Dennoch bleibt es eine praktische, einfache Möglichkeit, um sicherzustellen, dass Ihre Visualisierungen in der Notebook-Umgebung richtig angezeigt werden.

Kurz zusammengefasst:

• Es ist nur in interaktiven Notebooks relevant, nicht in eigenständigen Skripten.
• Es sorgt dafür, dass Ihre plt.plot()-Befehle keine Diagramm-Objekte zurückgeben, sondern die Diagramme direkt anzeigen.
• Viele moderne Notebooks brauchen es heute nicht mehr explizit, aber es schadet auch nicht, es zu setzen — vor allem für Portabilität oder bei älteren Umgebungen.

Viel Erfolg beim Plotten, und genießen Sie die Bequemlichkeit, Ihre Graphen inside Ihren Notebook-Code eingebettet zu sehen!

Quellen:

• Saturn Cloud Blog – Jupyter Notebook Matplotlib Inline: A Beginner's Guide
• DataCamp – Exploring Matplotlib Inline: A Quick Tutorial
• Medium – All About %matplotlib inline: Why Should You Stop Using This Today?
• Stack Overflow – Verschiedene Fragen und Antworten zur Notwendigkeit von %matplotlib inline
• IPython Dokumentation – Erklärung der Magic-Befehle