当使用%matplotlib inline命令时，Jupyter notebook会将图形保存在笔记本中。而plt.show()命令只会给出图形的临时可视化，不会保存在笔记本中。

导致这个问题出现的原因是使用不同的命令会导致不同的图形保存方式。在使用%matplotlib inline命令时，图形会被保存在笔记本中，因此可以在之后的代码中继续使用和引用。而使用plt.show()命令只会在代码运行时显示图形，无法在之后的代码中继续使用。

解决这个问题的方法是根据需求选择合适的命令。如果需要在之后的代码中继续使用和引用图形，可以使用%matplotlib inline命令。如果只是临时查看图形，可以使用plt.show()命令。

例如，下面是使用%matplotlib inline命令保存图形的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Graph')
plt.show()

以上代码会在笔记本中保存图形，并在代码运行时显示。可以在之后的代码中继续使用和引用这个图形。

而下面是使用plt.show()命令临时显示图形的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Graph')
%matplotlib inline

以上代码只会在代码运行时显示图形，无法在之后的代码中继续使用和引用这个图形。

问题：关于jupyter notebook inline魔法的问题

原因：如果默认情况下选择了inline后端，则无需再次激活它。

解决方法：

问题：关于Jupyter Notebook中使用inline魔术命令的问题

Jupyter Notebook是一种非常方便的交互式编程环境，可以在浏览器中运行代码，并将代码、文本和图像组合在一个文档中。在使用Jupyter Notebook时，有一个名为"inline"的魔术命令，可以使绘图直接显示在代码单元格中，而无需使用"plt.show()"来显示图像。

然而，有人提出了一个问题，即在使用Jupyter Notebook时是否有必要使用"%matplotlib inline"这个魔术命令。有人认为使用它更加方便，而有人则认为不需要使用它。根据第一个链接中的评论，有人指出在Jupyter Notebook中即使不使用"%matplotlib inline"和"plt.show()"，图像也会显示出来。

可能是因为我们运行的配置不同，或者其他原因，但是你提到的第一种情况在我的环境中并没有起作用。也许你已经将默认的绘图后端设置为inline（就像在ImportanceOfBeingErnest的回答中所提到的）。

所以，是否需要使用"%matplotlib inline"这个魔术命令，可能取决于个人的环境和配置。有人认为使用它更加方便，而有人则认为不需要使用它。无论如何，使用Jupyter Notebook进行交互式编程时，我们都可以选择使用或不使用这个魔术命令。