lines.linewidth

时间: 2023-09-24 17:04:25 浏览: 89
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matplitlib自定义按钮

lines.linewidth是用来设置线条的宽度的参数。在matplotlib中，可以使用plt.rcParams\['lines.linewidth'\] = 3来设置线条的宽度为3。\[1\]这个参数可以控制绘制的线条的粗细程度，值越大线条越粗，值越小线条越细。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python数据可视化-matplotlib（一）](https://blog.csdn.net/ZGP1234/article/details/119870163)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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'lines.linewidth': 2, 'legend.fontsize': '27', 'figure.figsize': '12,9' # set figure size } pylab.rcParams.update(params) # set figure parameter # 示例数据 x1 = [-20, -15, -10, -5, 0, 0, 5, 10, 15...
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Gnuplot绘图命令详解

gnuplot> plot sin(x) title 'sin(x)' with lines linetype 1 linewidth 2, cos(x) title 'cos(x)' with lines linetype 2 linewidth 2 这将使用不同的线条类型和宽度绘制正弦函数和余弦函数图形。 图例设置 ...

function UITalent:DrawLines() self.mUI.lines:ClearLines() self.mUI.lines.LineWidth = 5 self.mLineCfg = {} self.mTalentNodePos = {} local itemWidth ,itemHeight = self.mUI.itemRect.sizeDelta.x / 2,self.mUI.itemRect.sizeDelta.y / 2 for i, talent in ipairs(self.mUI.listInfo) do if common.table.notempty(talent) then local cfg = talent.cfg local col,row = cfg.Postition[1], cfg.Postition[2] local pos = self.mUI.list:GetItemPos(row - 1,col - 1) self.mTalentNodePos[cfg.Id] = Vector2(pos.x + itemWidth,pos.y - itemHeight) if common.table.notempty(cfg.NeedTalent) then local fromTalent = cfg.NeedTalent[1] local fromlevel = HeroHelper:GetHeroTalentLevel(self.mHeroInfo.cfgid,fromTalent) local tolevel = HeroHelper:GetHeroTalentLevel(self.mHeroInfo.cfgid,cfg.Id) local lineType = (fromlevel > 0 and tolevel > 0) and 1 or 2 table.insert(self.mLineCfg,{to = cfg.Id,from = fromTalent ,lineType = lineType}) end end end for _ , linecfg in ipairs(self.mLineCfg) do self.mUI.lines:AddLineByLocalPos(self.mTalentNodePos[linecfg.from],self.mTalentNodePos[linecfg.to],linecfg.lineType) end end 解释这个方法

这一个Lua语言编写的方法，它属于一个名为UITalent的类。该方法的作用是绘制UI上的连线，实现天赋树节点之间的连线效果。该方法首先通过清除已有的连线，设置连线宽度和一些变量。然后它遍历天赋树节点，获取每个...

% 读取图像文件 img = imread('8.png'); % 图像预处理 img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度 figure(1) imshow(img) img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像 img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强 % 提取车道线 edges = edge(rgb2gray(img),'Canny'); [H,theta,rho] = hough(edges); P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100); figure(2) imshow(edges) % 计算车辆距离 x = 0:size(edges,2); y1 = (lines(1).rho-x*cos(lines(1).theta))/sin(lines(1).theta); y2 = (lines(2).rho-x*cos(lines(2).theta))/sin(lines(2).theta); d_pixel = mean(abs(y1-y2)); d_meter = d_pixel * 3.7 / (size(edges,1) * tan(pi/6)); % 显示结果 figure(3) imshow(img); hold on; plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d_meter), ' meters'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14); hold off;使得虚线车道线也可以识别

plot([lines(i).point1(1), lines(i).point2(1)], [lines(i).point1(2), lines(i).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green'); else plot([lines(i).point1(1), lines(i).point2(1)], [lines(i).point1(2), ...

r语言报错：Warning: Using size aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0. Please use linewidth instead.Error in geom_col():

1. Warning: Using size aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0. Please use linewidth instead: 这是一个警告信息，意思是在ggplot2版本3.4.0中，使用size参数来控制线条宽度已经被弃用了，...

for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');%√ % Plot beginnings and ends of lines plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');%√ plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');%√ %记录多边形4个点 if k==1 %从多边形左下角第一个点顺时针算起，第2个点xy坐标 x3=xy(1,1) y3=xy(1,2)-50 %从多边形左下角第一个点顺时针算起，第1个点xy坐标 x4=xy(2,1)-50 y4=xy(2,2) end if k==2 %从多边形左下角第一个点顺时针算起，第3个点xy坐标 x2=xy(1,1) y2=xy(1,2)-50 %多边形左下角第4个点xy坐标 x1=xy(2,1)+50 y1=xy(2,2) end % Determine the endpoints of the longest line segment len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2); if ( len > max_len) max_len = len; xy_long = xy; end end

这段代码是用来检测图像中的直线，并记录多边形的四个点坐标。具体实现步骤是循环遍历检测到的每条直线，对于每条直线，首先绘制该直线以及其起点和终点的标记；然后根据直线的顺序记录多边形的四个点坐标，分别存储...

for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green'); %记录采集到的四个坐标点 caiji(k,1)=xy(1,1); caiji(k,2)=xy(1,2); caiji(k,3)=xy(2,1); caiji(k,4)=xy(2,2);

首先，通过 for 循环遍历 lines 结构体中的每条直线。对于每条直线，将其起点和终点坐标存储在 xy 变量中，使用 plot 函数将直线绘制在图像上，以绿色并设置线宽为 2。 接下来，将直线的起点和终点的 x、y 坐标分别...

> plotlist[[1]]<-ggplot(data= emdff, aes(x = time, y = EMD)) + geom_line(size=0.5) Warning message: Using size aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0. ℹ Please use linewidth instead. This warning is displayed once every 8 hours. Call lifecycle::last_lifecycle_warnings() to see where this warning was generated.

同时，该代码段还输出了一条警告信息，指出在ggplot2版本3.4.0之后，应该使用linewidth参数来设置线条宽度，而不是size参数。该警告信息每8小时会显示一次，可以使用lifecycle::last_lifecycle_warnings()函数来查看...

设置linewidth

lwd参数是plot函数和lines函数的参数，用于设置线条宽度。以下是一个简单的例子： R # 创建数据 x (1, 2, 3, 4, 5) y (2, 4, 6, 8, 10) # 绘制折线图 plot(x, y, type = "l", col = "blue", lwd = 2, ...

i=imread('circuit.tif'); i1=imrotate(i,30,'crop'); bw=edge(i1,'canny'); subplot(2,3,1);imshow(i);xlabel('原始图像'); subplot(2,3,2);imshow(i1);xlabel('旋转后的图像'); subplot(2,3,3);imshow(bw);xlabel('边缘检测图像'); [H,theta,rho] = hough(bw); subplot(2,3,4); hold on; imshow(imadjust(mat2gray(H)),[],'XData',theta,'YData',rho,'Initialmagnification','fit'); title('峰值检测'); xlabel('\theta(degrees)'); ylabel('\rho'); axis on,axis normal,hold on P=houghpeaks(H,10,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); x=theta(P(:,2)); y=rho(P(:,1)); plot(x,y,'s','color','red'); lines=houghlines(bw,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7); subplot(2,3,5),imshow(i1); title('检测到的线段'); hold on; max_len=0; for k=1:length(lines) xy=[lines(k).point1;lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'color','green'); plot(xy(1,1),xy(1,2),'LineWidth',2,'color','yellow'); plot(xy(2,1),xy(2,2),'LineWidth',2,'color','blue'); len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2); if(len>max_len) max_len=len; xy_long=xy; end end plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'color','red');解释这段代码

7. 第十六至第二十五行代码使用houghlines函数在边缘检测图像bw中检测直线，并将结果存储在变量lines中。其中，FillGap和MinLength参数用于控制检测出的直线的连接和最小长度。 8. 第二十六至第三十二行代码将检测...

ggplot(data, aes(x=quarter, y=value, group=1)) + + geom_line(aes(y=Actual, color="Actual"), size=1.2) + + geom_line(aes(y=Pred, color="Predicted"), size=1.2) + + scale_x_yearqtr(n=8) + + xlab("Quarter") + + ylab("Stock Price") + + ggtitle("Actual vs. Predicted Stock Prices") + + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) Warning: Using size aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0. Please use linewidth instead.

这个警告是因为在 geom_line 函数中使用了 size 参数来设置线条粗细，而这个参数在 ggplot2 3.4.0 版本后被弃用了，建议使用 linewidth 参数来代替。 所以，你可以将原来的代码中的 size 参数改为 ...

位置 2 处的索引超出数组边界(不能超出 2)。 出错 Untitled4 (line 28) plot(long_lines(k,[1 3]),long_lines(k,[2 4]),'LineWidth',2,'Color','green');

这个错误通常表示您正在尝试访问一个数组的索引，该索引超出了其定义的大小。在您的情况下，这个错误通常是由于您正在尝试访问一个长度为 2 的数组的第三个元素导致的。 要解决这个问题，您可以检查数组的大小和...

#2012-2013年犯罪未遂数量折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #数据收集 x=np.arange(2012,2024) y1=np.array([20,39,855,1078,802,696,728,681,735,668,86,1]) y2=np.array([15,18,399,601,371,325,285,175,134,26,1,0]) #绘制折线图 plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) plt.title("2012-2023年云南省及昆明市刑事案件犯罪未遂数量折线图") #坐标轴 plt.xlabel("时间") plt.ylabel("数量") #网格 plt.grid(linewidth=0.3) #图例 lines=plt.plot(x,y1,x,y2) plt.legend(lines,['云南省','昆明市'],shadow=True) #参考线（平均值） plt.axhline(y=532,linestyle="--",color="red") #指向性注释文本 plt.annotate("最大值", # 注释的标签内容 xy=(2015,1078), # 要被注释的地方位置坐标 xytext=(2016,1100), # 注释文本的位置 weight="bold", # 注释文本字体粗细 color='g', arrowprops= dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=0.2', color='g') # 指向注释点的箭头属性 ) #数据标记 plt.plot([2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023],[3,39,855,1078,802,696,728,681,735,668,86,1],marker='o') plt.plot([2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023],[15,18,399,601,371,325,285,175,134,26,1,0],marker='o') plt.show() 为什么图形和图例颜色不同

在这个修改后的代码中，绘制两个折线图时分别使用了不同的 plt.plot() 指定了线条样式的颜色，因此第一个折线图和图例的颜色是蓝色，第二个折线图和图例的颜色是橙色。同时，在 plt.legend() 中指定了每个标签...

#2012-2013年犯罪未遂数量折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #数据收集 x=np.arange(2012,2024) y1=np.array([20,39,855,1078,802,696,728,681,735,668,86,1]) y2=np.array([15,18,399,601,371,325,285,175,134,26,1,0]) #绘制折线图 plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2,linestyle="--") plt.title("2012-2023年云南省及昆明市刑事案件犯罪未遂数量折线图") #坐标轴 plt.xlabel("时间") plt.ylabel("数量") #网格 plt.grid(linewidth=0.3) #图例 lines=plt.plot(x,y1,x,y2) plt.legend(lines,['云南省','昆明市'],shadow=True) #参考线（平均值） plt.axhline(y=532,linestyle="--",color="red") #指向性注释文本 plt.annotate("最大值", # 注释的标签内容 xy=(2015,1078), # 要被注释的地方位置坐标 xytext=(2016,1100), # 注释文本的位置 weight="bold", # 注释文本字体粗细 color='g', arrowprops= dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=0.2', color='g') # 指向注释点的箭头属性 ) #数据标记 plt.plot([2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023],[3,39,855,1078,802,696,728,681,735,668,86,1],marker='o') plt.plot([2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023],[15,18,399,601,371,325,285,175,134,26,1,0],marker='o') plt.show() 为为什么图形和图例颜色不同

在代码中，绘制两个折线图时使用了相同的 plt.plot(x,y1)，这导致第一个折线图和图例颜色相同，第二个折线图的颜色没有被正确指定。解决方法是在绘制第二个折线图时指定线条样式的颜色，例如 plt.plot(x,y2,...

解释如下代码：def plot_matches(im1,im2,locs1,locs2,matchscores,show_below=True): """ Show a figure with lines joining the accepted matches input: im1,im2 (images as arrays), locs1,locs2 (location of features), matchscores (as output from 'match'), show_below (if images should be shown below). """ im3 = appendimages(im1,im2) if show_below: im3 = np.vstack((im3,im3)) # show image plt.imshow(im3,cmap=plt.cm.gray) # draw lines for matches cols1 = im1.shape[1] for i,m in enumerate(matchscores): if m>0: plt.scatter([locs1[i][0],locs2[m][0]+cols1],[locs1[i][1],locs2[m][1]],c= 'r',s=30,marker='o') plt.plot([locs1[i][0],locs2[m][0]+cols1],[locs1[i][1],locs2[m][1]],'y') plt.axis('off') plt.grid(linestyle='solid',color = 'gray', linewidth = 1)

这段代码是plot_matches函数的实现，它的作用是可视化两个图像中的特征匹配结果。输入为两个图像(im1和im2)，特征点的位置(locs1和locs2)，以及特征点的匹配结果(matchscores)，输出为可视化后的匹配结果图像。...

> ggplot()+ + geom_histogram(binwidth = 200,data=data,aes(x=SII,y=..frequency..),alpha = 0.8,colour="gold3",fill="gold3")+ + scale_y_continuous(sec.axis = sec_axis(~.*4000, name = "HR (95%CI) for 2-year all-cause mortality"))+ + geom_line(data=HR, aes(SII,yhat/4000), + linetype="solid",size=1,alpha = 0.7,colour="steelblue1")+ + geom_ribbon(data=HR, + aes(SII,ymin = lower/4000, ymax = upper/4000), + alpha = 0.1,fill="blue")+ + theme_classic()+ + geom_hline(yintercept=1/4000, linetype=2,size=1)+ + geom_vline(xintercept=570,size=1,linetype=2,color = '#d40e8c')+ + geom_vline(xintercept=1000,size=1,linetype=2,color = '#d40e8c')+#查表HR=1对应的age + labs(x="Systemic immune-inflammation index", y="Density")+ + xlim(0,4000)+ + labs(title = " ")+ + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) Error in geom_histogram(): ! Problem while mapping stat to aesthetics. ℹ Error occurred in the 1st layer. Caused by error in map_statistic(): ! Aesthetics must be valid computed stats. ✖ The following aesthetics are invalid: ✖ y = ..frequency.. ℹ Did you map your stat in the wrong layer? Run rlang::last_error() to see where the error occurred. Warning messages: 1: Using size aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0. ℹ Please use linewidth instead. This warning is displayed once every 8 hours. Call lifecycle::last_lifecycle_warnings() to see where this warning was generated. 2: The dot-dot notation (..frequency..) was deprecated in ggplot2 3.4.0. ℹ Please use after_stat(frequency) instead. This warning is displayed once every 8 hours. Call lifecycle::last_lifecycle_warnings() to see where this warning was generated. 3: Removed 70 rows containing non-finite values (stat_bin()).

这段代码中出现了一些错误，其中一个是...另外，也出现了一些警告信息，例如 size 映射被弃用了，应该使用 linewidth。还有一个警告是有70个行包含了非有限值(stat_bin())。这些问题需要修改才能正常运行代码。

Warning (from warnings module): File "C:\Users\zyh\Desktop\大三下\python\测试.py", line 20 plt.plot(angles,data,'bo-',color ='gray',linewidth=1,alpha=0.2) UserWarning: color is redundantly defined by the 'color' keyword argument and the fmt string "bo-" (-> color='b'). The keyword argument will take precedence. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\zyh\Desktop\大三下\python\测试.py", line 23, in <module> plt.thetagrids(angles*180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2) File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2026, in thetagrids lines, labels = ax.set_thetagrids(angles, File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\matplotlib\projections\polar.py", line 1262, in set_thetagrids self.set_xticklabels(labels) File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 73, in wrapper return get_method(self)(*args, **kwargs) File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\matplotlib\axis.py", line 1968, in _set_ticklabels return self.set_ticklabels(labels, minor=minor, **kwargs) File "C:\Users\zyh\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\matplotlib\axis.py", line 1890, in set_ticklabels raise ValueError( ValueError: The number of FixedLocator locations (7), usually from a call to set_ticks, does not match the number of ticklabels (6).

这段提示信息包含了两个错误： 1. 第一个错误是一个UserWarning，警告你在plt.plot()函数中使用了color和fmt两种方式来定义线条颜色，这样会造成颜色的冗余定义。解决这个问题可以只在fmt参数中定义线条...

R语言中Ignoring unknown parameters: linewidth

在R语言中，linewidth通常是一个图形...如果你确定想要设置linewidth，可以明确地添加到你的plot()函数或其他绘图命令中，如lines()或abline()，例如： R plot(x, y, linewidth = 2) # 设置线宽为2
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资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

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