


Comment corriger l'erreur Tkinter : aucun nom d'affichage et variable d'environnement $DISPLAY ?
Erreur Tkinter : pas de nom d'affichage et variable d'environnement $DISPLAY
L'erreur "_tkinter.TclError : pas de nom d'affichage et pas d'environnement $DISPLAY variable_" se produit lors de l'exécution d'un script Python à l'aide de matplotlib sur un serveur sans système X-window. Xwindows est un système d'interface utilisateur graphique (GUI) requis par le backend Tkinter par défaut de matplotlib.
Solution :
Pour résoudre ce problème, demandez à matplotlib d'utiliser un backend qui est compatible avec les environnements non-GUI. Il existe plusieurs façons d'y parvenir :
1. Utilisez le backend 'Agg' :
Ajoutez la ligne suivante au début de votre script avant d'importer pyplot :
<code class="python">import matplotlib matplotlib.use('Agg')</code>
Cela définit le backend matplotlib sur Agg, qui est un non -backend interactif adapté à la génération d'images sans avoir besoin d'un affichage graphique.
2. Définir la configuration de Matplotlib :
Ajoutez la ligne suivante au fichier de configuration ~/.config/matplotlib/matplotlibrc :
backend: Agg
Cela demandera à matplotlib d'utiliser le backend Agg par défaut pour tous les scripts.
3. Utilisez SSH avec X-Forwarding :
Lors de la connexion au serveur via SSH, utilisez l'option -X pour activer X-forwarding :
ssh -X remoteMachine
Cela permettra au script de accédez à l'interface graphique sur votre ordinateur local.
4. Exporter la variable DISPLAY :
Exportez la variable DISPLAY pour pointer vers l'adresse IP et le numéro d'affichage de la machine hôte :
export DISPLAY=mymachine.com:0.0
Plus d'informations :
Pour plus de détails sur l'utilisation de matplotlib dans des environnements non interactifs, reportez-vous à la FAQ matplotlib : https://matplotlib.org/faq/howto_faq.html#matplotlib-in-a-web-application-server
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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