


Warum werden meine Matplotlib-Plots als leere Bilder gespeichert?
Fehlerbehebung bei leeren Bildern in Matplotlib Savefig
Beim Versuch, Matplotlib-Plots als Bilder zu speichern, kann es vorkommen, dass die resultierenden Bilder leer sind. Hier ist eine geführte Erkundung zur Behebung dieses Problems:
Verstehen des Problems:
Sie haben Code bereitgestellt, der versucht, eine Matplotlib-Figur mit plt.savefig als PNG-Bild zu speichern (), aber das Ausgabebild ist leer.
Mögliche Ursachen und Lösungen:
-
Abbildungsbehandlung nach plt.show() : Durch den Aufruf von plt.show() wird ein neues Figurenfenster erstellt, sodass die ursprüngliche Figur möglicherweise ohne zu speichernde Diagramme zurückbleibt. Um dies zu vermeiden:
- Speichern Sie die Zahl mit plt.savefig() bevor Sie plt.show() aufrufen.
- Alternativ erhalten Sie die aktuelle Zahl nach plt .show() mit plt.gcf(). Anschließend können Sie die Figur aus diesem Objekt speichern.
-
Subplot-Konfiguration: Stellen Sie sicher, dass die in plt.subplot() übergebenen Subplot-Indizes korrekt sind. In Ihrem Code:
- Wenn T0 nicht None ist, ändert sich die Anzahl der Nebenhandlungen. Erwägen Sie, die Indizes entsprechend anzupassen, z. B. 131, 132 und 133.
- Andernfalls überprüfen Sie, ob die Indizes die Anzahl der Unterplots, die Sie erstellen möchten, angemessen widerspiegeln.
Indem Sie diese potenziellen Ursachen beheben, können Sie das Problem des Speicherns leerer Bilder in Ihrem Matplotlib-Code lösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum werden meine Matplotlib-Plots als leere Bilder gespeichert?. 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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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.
