ディスプレイが定義されていない Matplotlib を使用した PNG の生成
グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を使用せずに matplotlib を使用する場合、次のようなエラーが発生する場合があります。 「表示名も $DISPLAY 環境変数もありません。」このエラーは、matplotlib がデフォルトで X ベースのバックエンドを使用しようとするために発生します。
グラフィカル インターフェイスのないシステムでこの問題を解決するには、次の手順に従ってください:
ステップ 1: 強制Agg バックエンドを使用する Matplotlib
matplotlib パッケージからコンポーネントをインポートする前に、このコードを含めて強制的に実行しますmatplotlib は、非対話型の「Agg」バックエンドを使用します。
import matplotlib # Force matplotlib to not use any Xwindows backend. matplotlib.use('Agg')
ステップ 2: 潜在的な警告を処理する
matplotlib のバージョンに応じて、バックエンドの選択順序に関する警告が表示される場合があります。このコードが matplotlib モジュールへの他の呼び出しの前に実行されるようにしてください。
代替: .matplotlibrc を編集します
コードでバックエンドを指定する代わりに、matplotlib 構成を変更できます。ユーザーのホームにあるファイル「.matplotlibrc」 directory:
- テキスト エディターを使用して .matplotlibrc を開きます。
- ファイルに 'backend: Agg' という行を追加します。
- ファイルを保存して閉じます。
これにより、コードに関係なく matplotlib が常に 'Agg' バックエンドを使用するようになります。
例
次の Python コードを考えてみましょう:
import matplotlib matplotlib.use('Agg') import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) nx.draw(G) plt.savefig("/var/www/node.png")
前に 'matplotlib.use('Agg')' を追加します。 networkx と matplotlib のインポートでは、エラーが解決され、グラフィックなしで PNG 画像を生成できるようになります。インターフェース。
以上がディスプレイのないシステムで Matplotlib を使用して PNG 画像を生成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

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