Leere Ausgabe in der Savefig-Methode von Matplotlib
Beim Versuch, mit Matplotlib erstellte Diagramme zu speichern, kann es bei Benutzern zu einem Problem kommen, bei dem das gespeicherte Bild angezeigt wird leer. In diesem Artikel wird dieses Problem behoben, indem ein Codeausschnitt untersucht wird, der versucht, einen Plot mit mehreren Unterplots zu speichern.
Der bereitgestellte Code enthält drei Unterplots, von denen einer von der Verfügbarkeit einer Variablen namens T0 abhängig ist. Die Codesequenz folgt:
- Erstellung einer neuen Figur und Subplots
- Datenvisualisierung innerhalb der Subplots
- Aufruf von plt.show, um den Plot anzuzeigen
- Rufen Sie plt.savefig auf, um den Plot in PNG zu speichern Format
Das gespeicherte Bild (tesssttyyy.png) bleibt jedoch leer. Um dieses Problem zu beheben, müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden:
Auswirkungen der Existenz von T0:
- Überprüfen Sie das Verhalten des Codes, wenn T0 nicht „None“ ist. In solchen Fällen kann ein zusätzlicher Nebenplot erstellt werden, der sich möglicherweise auf die Subplot-Indizes auswirkt.
Sequenz der Funktionsaufrufe:
- plt.show( ) erstellt eine neue Figur. Um sicherzustellen, dass die richtige Abbildung gespeichert wird, wird empfohlen, plt.savefig vor plt.show() aufzurufen oder die Abbildung separat zu speichern, indem die aktuelle Abbildung mit plt.gcf() abgerufen wird.
Basierend Zu diesen Überlegungen finden Sie hier zwei Lösungsvorschläge:
Methode 1:
- Rufen Sie plt.savefig vor plt.show() auf, um die ursprüngliche Zahl zu speichern, bevor die neue generiert wird.
plt.savefig('tessstttyyy.png', dpi=100) plt.show() plt.draw()
Methode 2:
- Speichern Sie die aktuelle Zahl, bevor Sie plt.show() aufrufen, indem Sie verwenden plt.gcf().
fig1 = plt.gcf() plt.show() plt.draw() fig1.savefig('tessstttyyy.png', dpi=100)
Fazit:
Das Problem mit leeren Bildern in der Savefig-Methode von Matplotlib kann durch Anpassen der Reihenfolge der Funktionsaufrufe behoben werden um sicherzustellen, dass die richtige Zahl gespeichert wird, oder indem die bedingte Erstellung von Nebenhandlungen basierend auf der Verfügbarkeit von T0 durchgeführt wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erzeugt mein Matplotlib Savefig ein leeres Bild?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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