plt.show()无响应

时间: 2023-09-08 07:07:22 浏览: 139
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窗口无响应

plt.show()无响应的问题可能是由于matplotlib的后端设置引起的。使用matplotlib.get_backend()命令可以查看当前的绘图后端。如果返回的是"agg"，那么不会有图形显示。解决此问题的方法是使用matplotlib.use()命令来更改后端设置。你可以尝试使用其他后端，比如"TkAgg"或"Qt5Agg"。以下是一个解决方案的例子: import matplotlib matplotlib.use("TkAgg") import matplotlib.pyplot as plt # 在此处绘制你的图形 plt.show() 通过更改后端设置，你应该能够解决plt.show()无响应的问题。<span class="em">1</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Mac 使用python3的matplot画图不显示的解决](https://download.csdn.net/download/weixin_38576811/14008898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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解决matplotlib库show()方法不显示图片的问题

4. **调用show()的时机**：如果show()被错误地应用到了Axes对象（如pic01.show()），而不是pyplot模块（如plt.show()），那么可能会导致显示问题。 针对上述问题，解决方法包括： 1. **正确导入模块**...
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Mac 使用python3的matplot画图不显示的解决

最近用matplot画图，使用plt.show()无反应，网上冲浪发现是matplotlib后端问题，使用matplotlib.get_backend()命令查看当前绘图后端： 参数为agg时是不会绘图的，所以无反应 解决方案： 1.使用matplotlib.use(...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 设定频率范围 freq = np.linspace(1e6, 10e9, 1000) # 进行频率响应仿真 response = ads.filter_simulation(freq) # 绘制频率响应曲线 plt.plot(freq, response) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Magnitude (dB)') plt.title('Frequency Response') plt.grid(True) plt.show() # 进行优化 optimized_filter = ads.filter_optimization() # 显示优化结果print('Optimized Filter Design:', optimized_filter

最后，它调用plt.show()函数显示绘图结果。 接下来是进行优化的部分，代码调用了ads.filter_optimization()函数进行滤波器的优化，并将优化结果保存在optimized_filter变量中。最后，代码打印出优化结果。 ...

在下列代码的基础上设计一个模拟Butterworth低通滤波器，指标要求：fp=56Hz，fs=250Hz，Rp=2.5dB，As=47dB，并利用signal.freqs绘制广频响应曲线(频率单位：rad/s，广度响应单位:dB)。，代码如下：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal b, a = signal.butter(4, 100, 'low', analog=True ) w, h = signal.freqs(b, a) plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h))) plt.title('巴特沃斯滤波器频率响应') plt.xlabel('频率 [rad /s]') plt.ylabel('振幅 [dB]') plt.margins(0, 0.1) plt.grid(which='both', axis='both') plt.axvline(100, color='green ') # 截止频率 plt.show()

plt.show() 修改后的代码中，首先根据指标要求计算规格化通带截止频率wp和规格化阻带截止频率ws。然后使用signal.buttord函数计算出滤波器的阶数N和截止频率wc。最后使用signal.butter函数生成Butterworth低通...

以一串代码为例完成 2、设计一个模拟Butterworth低通滤波器，指标要求：fp=56Hz，fs=250Hz，Rp=2.5dB，As=47dB，并利用signal.freqs绘制幅频响应曲线(频率单位：rad/s，幅度响应单位:dB)。，代码如下：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal b, a = signal.butter(4, 100, 'low', analog=True) w, h = signal.freqs(b, a) plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h))) plt.title('Butterworth filter frequency response') plt.xlabel('Frequency [rad/s]') plt.ylabel('Amplitude [dB]') plt.margins(0, 0.1) plt.grid(which='both', axis='both') plt.axvline(100, color='green') # cutoff frequency plt.show()

这段代码是一个利用Python中的SciPy库和Matplotlib库来设计并绘制...5. 使用plt.show函数来显示图表。 这段代码能够生成指标要求为fp=56Hz，fs=250Hz，Rp=2.5dB，As=47dB的Butterworth低通滤波器的幅频响应曲线。

import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (80,80)) faisal.plot.scatter(x='job_title', y='salary') plt.show()

最后，plt.show() 用于显示绘制出的散点图。 这段代码的作用是绘制自变量 job_title 和响应变量 salary 之间的散点图，以探究它们之间的关系。由于画布大小设置得很大，可以更清楚地观察数据点的分布情况。

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show() plt.waitforbuttonpress()报错了

可以尝试使用plt.show(block=True)或者input()代替plt.waitforbuttonpress()来等待用户输入，例如： import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, ...

filter_banks -= (np.mean(filter_banks, axis=0) + 1e-8) plt.imshow(np.flipud(filter_banks.T), cmap=plt.cm.jet, aspect=0.2, extent=[0, filter_banks.shape[1], 0, filter_banks.shape[0]]) plt.show()

第一行代码是将所有滤波器的均值从filter_banks中减去，这是为了让所有滤波器的响应都在0附近，方便后续处理。第二行代码是可视化这些滤波器，用热力图表示每个滤波器在不同频率上的响应强度，extent参数用于指定...

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fig,ax=plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 3), sharey=True) for i in range(len(ax)): ax[i].scatter(X[:,i],y) ax[i].set_xlabel(X_features[i]) ax[0].set_ylabel("y") plt.show()解释一下什么意思

这段代码使用 matplotlib 库来绘制三个子图，每个子图显示数据集 X 的一个特征和响应变量 y 之间的散点图。在这里，X 是一个二维数组，包含三个特征列，y 是一个一维数组，包含对应的...调用 plt.show() 方法显示图形。

angle = 45 center = (gray.shape[1] // 2, gray.shape[0] // 2)# 生成旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=0.8)# 计算旋转后的图像尺寸 max_dim = max(gray.shape) rotated_size = (max_dim, max_dim)# 执行旋转操作 rotated = cv2.warpAffine(gray, M, rotated_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)# 显示旋转后的图像 cv2.imshow('Rotated Image', rotated)# 等待按键响应 cv2.waitKey(0)# 释放窗口 cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(rotated) plt.show()

这段代码使用了OpenCV库和...- plt.show()：显示图像。 需要注意的是，这段代码需要先导入以下库： python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 同时，你需要将gray替换为你自己的灰度图像。

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plt.plot(）

另外，plt.plot()函数还可以用于绘制频率响应图，如通过plt.plot(w1,20*np.log10(np.abs(h1)),'b')和plt.plot(w2,20*np.log10(np.abs(h2)),'r')来绘制幅度响应图。同时，可以通过plt.ylabel()和plt.xlabel()函数来...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

1. 发送 GET 请求并获取响应，获取电影列表页面的 HTML 代码。 2. 解析 HTML 代码，获取电影信息，包括电影排名、电影名称、导演、演员、评分、评价人数、封面图片 URL。 3. 将电影信息存储到 DataFrame 中，并将 ...

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data = np.vstack((a,b)) data = np.array(data,dtype=np.float32) a_label = np.zeros((20,1)) b_label = np.ones((20,1)) label = np.vstack((a_label,b_label)) label = np.array(label,dtype=np.float32) svm = cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32) p1, p2 = svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*") plt.show() print(p1, p2)为什么代码会报下列错误n the case of classification problem the responses must be categorical; either specify varType when creating TrainData, or pass integer responses in function 'cv::ml::SVMImpl::train'

这个错误说明在训练SVM模型时，响应变量（即标签）不是分类变量，而是连续变量或其他类型的变量。因此，需要将响应变量转换为分类变量才能训练SVM...plt.show() print(p1, p2) 希望这个修改可以帮助您解决问题！

plt.plot(freq, AT)

这是一个使用 matplotlib 库...plt.show() 运行这段代码可以得到一个简单的频率响应图，x 轴是频率，y 轴是对应的幅度响应。你可以根据自己的数据来修改代码中的 freq 和 AT 数组，进而绘制你所需要的频率响应图。

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plt.show() # 注意，你需要在程序其他地方解除这个监听，否则无法接收其他键盘事件 # 当你不需要监听 F10 键时，移除 on_press 注册或在适当的地方添加相应的取消注册代码 # 示例解除监听： # keyboard.unhook_all...
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