Warum ist meine Matplotlib Savefig-Ausgabe leer?
Matplotlib: Leere Ausgabe von Savefig auflösen
Beim Versuch, Plots mit Matplotlib zu speichern, kann es frustrierend sein, auf leere Bilder zu stoßen. Hier sind einige aufschlussreiche Beobachtungen und mögliche Lösungen:
1. Untersuchen des Codes
Bei der Untersuchung des bereitgestellten Codes ist es offensichtlich, dass savefig() nach plt.show() aufgerufen wird. Diese Reihenfolge kann jedoch den Speichervorgang stören.
2. Berücksichtigung des Einflusses von T0
Der Code enthält bedingte Logik basierend darauf, ob T0 definiert ist. Bestimmen Sie die Auswirkung dieses Zustands. Wenn T0 nicht None ist, untersuchen Sie die Konsequenzen und stellen Sie sicher, dass die Subplot-Indizes entsprechend angepasst werden.
3. Speichern der richtigen Figur
Nach der Ausführung von plt.show() wird eine neue Figur generiert. Um das Speichern der leeren neuen Figur zu vermeiden, gibt es zwei Optionen:
- Option 1: Weisen Sie savefig() an, die gewünschte Figur zu bearbeiten, bevor Sie sie anzeigen.
- Option 2: Rufen Sie die aktuelle Zahl mit plt.gcf() ab und speichern Sie sie später.
4 . Mögliche Fallstricke
Stellen Sie sicher, dass die Bilder vor dem Speichern gerendert werden, indem Sie entweder plt.draw() oder plt.show() aufrufen. Überprüfen Sie außerdem, ob das in der savefig()-Methode angegebene Bildformat (z. B. „.png“) korrekt ist.
5. Umgang mit Ausgabeleerheit
Wenn der angegebene Aufruf von savefig() zu einem leeren Bild führt, überprüfen Sie, ob der Code ausgeführt wird, nachdem der Plot gerendert wurde. Wie bereits erwähnt, erstellt der Aufruf von plt.show() eine neue Figur, die bei Bedarf separat gespeichert werden muss.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist meine Matplotlib Savefig-Ausgabe leer?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

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.

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
