DISPLAY가 정의되지 않은 경우 matplotlib를 사용하여 PNG 생성
문제:
DISPLAY 환경 변수를 정의하지 않고 matplotlib를 사용하여 PNG 이미지를 생성하면 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다. matplotlib가 적합한 백엔드를 찾을 수 없습니다.
원인:
matplotlib는 기본적으로 유효한 DISPLAY 변수가 필요한 X 기반 백엔드를 사용합니다. DISPLAY가 정의되지 않으면 matplotlib에서 오류가 발생합니다.
해결 방법: 'Agg' 백엔드를 사용하세요
이 문제를 해결하려면 matplotlib에서 "Agg"를 사용하도록 강제하세요. 그래픽 디스플레이가 필요하지 않은 백엔드. 이는 다른 matplotlib 가져오기 전에 다음 코드를 추가하여 달성할 수 있습니다.
import matplotlib # Force matplotlib to not use any Xwindows backend. matplotlib.use('Agg')
설명:
Agg 백엔드는 다음을 제공하는 비대화형 백엔드입니다. 그래픽 디스플레이가 필요 없이 그림을 파일로 저장하는 방법입니다. 이 백엔드를 사용하도록 matplotlib를 설정하면 유효한 DISPLAY 변수 없이도 PNG 이미지를 생성할 수 있습니다.
대체 솔루션:
- DISPLAY 변수를 유효한 디스플레이 장치.
- 이미지에 matplotlib를 사용하지 않는 다른 Python 모듈을 사용하세요.
- .matplotlibrc 파일에서 백엔드를 설정합니다:
backend : Agg
위 내용은 DISPLAY가 정의되지 않은 경우 Matplotlib로 PNG 이미지를 생성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency

ListSandnumpyArraysInpythonHavedifferentmoryfootPrints : ListSaremoreFlexibleButlessMemory-Efficer, whilumpyArraySareOptimizedFornumericalData.1) ListSTorERENFERENCESTOOBJECTS, OverHeadAround64ByTeson64-BitSyStems.2) NumpyArraysTATACONTACOTIGUOU

ToensurePythonScriptTscriptsBecorrectelyRossDevelopment, Staging and Production, UsethesEStrategies : 1) EnvironmberVariblesForsimplesettings, 2) ConfigurationFilesforcomplexSetups 및 3) DynamicLoadingForAdAptability

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.


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