self._linewidth = float(w) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

时间: 2023-11-06 17:59:48 浏览: 38
这个错误通常出现在使用Matplotlib绘图时,可能是因为传递给linewidth参数的值不是一个标量而是一个数组。linewidth参数需要一个标量值而不是数组。你需要检查传递给linewidth参数的变量是否正确,如果它是一个数组,则需要选择一个标量值。你可以尝试使用数组中的某个元素作为参数值,或者使用np.mean()等函数来计算数组的平均值,然后将其作为linewidth参数的值。另外,也可以尝试查看Matplotlib库的文档和示例,以获取更多帮助和指导。
相关问题

解释一下这段代码 def plotfig(self): self.ax.autoscale_view() # 绘图 self.ax.plot(self.t_list, self.y_list, c=self.line_color, linewidth=1) self.fig.canvas.draw() # 画布重绘,self.figs.canvas self.fig.canvas.flush_events() # 画布刷新 self.figs.canvas self.t_list.append(self.t[self.i]) # 更新数据 self.y_list.append(self.y[self.t[self.i]]) # 每次给原来数据加入新数据 self.i += 10 if self.i >= len(self.t): self.testTimer.stop()

这段代码是一个类中的一个方法,名为`plotfig`。它的作用是绘制一个图形,并且在每次调用时更新数据。 首先,使用`self.ax.autoscale_view()`自动调整图形的显示范围。 然后,使用`self.ax.plot()`方法绘制图形,其中`self.t_list`和`self.y_list`是存储时间和数据的列表,`c=self.line_color`设置线条颜色,`linewidth=1`设置线条宽度。 接下来,使用`self.fig.canvas.draw()`方法重新绘制画布,以及`self.fig.canvas.flush_events()`刷新画布。 然后,更新数据,将`self.t[self.i]`添加到`t_list`列表中,并将`self.y[self.t[self.i]]`添加到`y_list`列表中。同时,将`self.i`增加10。 最后,检查是否达到了数据的最大长度,如果达到,则停止定时器(`self.testTimer.stop()`)。

fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) # 创建子图 ax.spines['top'].set_linewidth(0.5); ax.spines['right'].set_linewidth(0.5); ax.spines['bottom'].set_linewidth(0.5); ax.spines['left'].set_linewidth(0.5); # ----------绘制国界-------------- ax.add_feature(enshicity, linewidth=0.3) # 添加市界细节 ax.set_extent(extent, crs=proj)

这段代码是用来创建画布、子图,并设置边框线的宽度。首先使用`plt.figure`函数创建一个指定大小和dpi的画布。然后使用`fig.subplots`函数创建一个子图,并指定投影方式。接下来使用`ax.spines`方法设置子图的边框线宽度。最后使用`ax.add_feature`方法添加国界的细节,并使用`ax.set_extent`方法设置地图的范围。

相关推荐

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0t+0.5a1t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2n1delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+at popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2n2delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'如何改进。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'

import pandas as pd data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') t = data.iloc[:, 0] x = data.iloc[:, 1] # 接下来的代码和之前一样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])。解决 ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from datetime import datetime import time def aaa(): now = datetime.now() hour = now.hour minute = now.minute second = now.second # 设置图像大小和坐标系 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) ax.set_xlim(-1.1, 1.1) ax.set_ylim(-1.1, 1.1) # 绘制表盘 circle = plt.Circle((0, 0), 1.0, facecolor=None, edgecolor='black', linewidth=3.0) ax.add_artist(circle) # 绘制刻度线 for i in range(60): angle = i * (2 * np.pi / 60) if i % 5 == 0: start_pt = (0.9 * np.cos(angle), 0.9 * np.sin(angle)) end_pt = (np.cos(angle), np.sin(angle)) plt.plot([start_pt[0], end_pt[0]], [start_pt[1], end_pt[1]], 'black', linewidth=3.0) else: start_pt = (0.95 * np.cos(angle), 0.95 * np.sin(angle)) end_pt = (np.cos(angle), np.sin(angle)) plt.plot([start_pt[0], end_pt[0]], [start_pt[1], end_pt[1]], 'gray', linewidth=1.0) # 绘制秒针 angle_sec = (15 - second) * (2 * np.pi / 60) sec_x = 0.8 * np.cos(angle_sec) sec_y = 0.8 * np.sin(angle_sec) sec_hand = plt.Line2D([0, sec_x], [0, sec_y], color='red', linewidth=3.0) ax.add_artist(sec_hand) # 绘制分针 angle_min = (15 - minute) * (2 * np.pi / 60) min_x = 0.7 * np.cos(angle_min) min_y = 0.7 * np.sin(angle_min) min_hand = plt.Line2D([0, min_x], [0, min_y], color='blue', linewidth=5.0) ax.add_artist(min_hand) # 绘制时针 angle_hour = (15 - hour % 12 - minute / 60) * (2 * np.pi / 12) hour_x = 0.5 * np.cos(angle_hour) hour_y = 0.5 * np.sin(angle_hour) hour_hand = plt.Line2D([0, hour_x], [0, hour_y], color='green', linewidth=7.0) ax.add_artist(hour_hand) # 显示时钟 plt.axis('off') plt.show() while True: plt.pause(0.1) plt.close() aaa()

最新推荐

第4章电动汽车电机驱动系统.pptx

第4章《电动汽车电机驱动系统》中介绍了电动汽车的核心组成部分,即电机驱动系统。该系统由电机、功率转化器、控制器、各种检测传感器和电源(蓄电池)组成,旨在高效地将蓄电池的电量转化为车轮的动能,或将车轮的动能反馈到蓄电池中。本章详细介绍了各种类型的电动机,包括直流电动机、无刷直流电动机、异步电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机。 在第4.1节中,我们首先对电动汽车电机驱动系统做了概述。电动汽车电机驱动系统的组成与类型包括电机、功率转化器、控制器、各种传感器和电源,其任务是将蓄电池的电量高效地转化为车轮的动能。而对电动机的额定指标和电动汽车对电动机的要求,也在这一节进行了详细说明。 接着,在第4.1.1节中,我们详细介绍了电动汽车电机驱动系统的组成与类型。电动汽车电机驱动系统的组成包括电机、功率转化器、控制器、传感器和电源,而根据所选电动机的不同类型,电动汽车电机驱动系统可分为直流电动机、无刷直流电动机、异步电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机等几种类型。每种类型的电动机都有其独特的特点和适用范围,以满足不同车辆的需求。 在第4.1.2节中,我们介绍了电动机的额定指标。电动机的额定指标是评价电动机性能的重要指标,包括额定功率、额定转速、额定扭矩等。了解电动机的额定指标可以帮助人们更好地选择适合自己需求的电动机,提高电动汽车的整体性能和效率。 最后,在第4.1.3节中,我们阐述了电动汽车对电动机的要求。电动汽车对电动机的要求主要包括高效率、高功率密度、低成本、轻量化和环保等方面。了解电动汽车对电动机的要求可以帮助制造商设计出更加符合市场需求的电动机,推动电动汽车产业的发展。 随着电动汽车市场的不断扩大和技术的日益成熟,电动汽车电机驱动系统的发展也愈加迅速。在第4.1.4节中,我们展望了电动汽车电机驱动系统的发展趋势,包括逐步普及、技术升级、智能化和网络化等方面。电动汽车电机驱动系统的不断创新和发展将为电动汽车行业带来更多的机遇和挑战,也助力推动电动汽车产业的繁荣发展。 综上所述,通过本章的学习,我们深入了解了电动汽车电机驱动系统的组成、类型、额定指标、要求和发展趋势,对于理解电动汽车技术的发展方向和未来趋势具有重要意义。希望通过不断学习和研究,能够推动电动汽车产业的快速发展,为构建清洁、环保的出行方式作出更大的贡献。

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

【应用diffusion模型解释产品生命周期】: 应用diffusion模型解释产品生命周期

![【应用diffusion模型解释产品生命周期】: 应用diffusion模型解释产品生命周期](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2dd9fe810707a4a435c14d11721b8646.png) # 1. 理解Diffusion模型 Diffusion模型是描述一种产品在市场上被消费者接受并传播的过程的数学模型。它通过分析产品在不同时间点被不同消费者群体采纳的情况,揭示了产品传播的规律和路径。Diffusion模型的核心在于研究产品的渗透速度和规模,以及消费者的接受程度。通过理解Diffusion模型,企业可以更好地掌握产品在市场中

使用quarkus框架,依赖为'org.apache.commons:commons-csv:1.10.0',导出csv文件,csv内容含有中文,请给我一个详细的例子

当使用Quarkus框架导出包含中文内容的CSV文件时,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已在项目的构建工具(如Maven或Gradle)中添加了`org.apache.commons:commons-csv`依赖项。 2. 创建一个包含中文数据的POJO类,例如`Person`类: ```java public class Person { private String name; private int age; public Person(String name, int age) { this.name = name;

碳排放源识别确定.pptx

碳排放源识别确定是指组织根据相关标准和要求,建立、实施并保持一个或多个程序,用来识别和分类组织产生的直接排放和间接排放的碳排放源,确定主要排放源,并将这些信息形成文件并及时更新。在建立、实施和保持碳排放管理体系时,应对主要排放源加以考虑。 北京国金恒信管理体系认证有限公司作为一家专业的管理体系认证机构,提供碳排放源识别确定服务,帮助组织根据标准和要求建立有效的碳排放管理体系。通过识别和分类碳排放源,组织可以更好地监控和管理碳排放,减少对环境的影响,达到节能减排的目的。 在进行碳排放源识别确定时,组织应考虑已纳入计划的或新建设施产生的碳排放源,对识别出的排放源进行分类,并确保识别和分类的详细程度与所采用的核算和报告指南相一致。同时,需要确定主要排放源,并将这些信息进行记录并及时更新,以确保碳排放管理体系的有效运作。 通过碳排放源识别确定,组织可以更好地了解自身的碳排放情况,找出主要的排放源,并采取相应的措施进行管理和控制。这有助于组织实现碳减排的目标,提高环保意识,促进可持续发展。北京国金恒信管理体系认证有限公司在碳排放源识别确定方面拥有丰富的经验和专业知识,能够为组织提供全面的服务和支持,帮助其建立健全的碳排放管理体系,实现可持续发展的目标。 在日益严峻的环境形势下,碳排放管理已成为各组织必须重视的问题。通过碳排放源识别确定,可以有效管理和控制碳排放,不仅减少对环境的破坏,还可以提高企业形象,增加竞争力。因此,建立有效的碳排放管理体系,对组织的可持续发展具有重要意义。 总的来说,碳排放源识别确定是组织管理碳排放的重要环节,通过合理分类和确定主要排放源,可以更好地管理和控制碳排放,实现节能减排的目标。北京国金恒信管理体系认证有限公司作为专业的认证机构,具有丰富的经验和专业知识,能够为组织提供全面的碳排放源识别确定服务,帮助其建立健全的碳排放管理体系,促进可持续发展。通过合作,组织可以更好地应对碳排放管理的挑战,实现环境保护和经济效益的双赢局面。

"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

【探讨diffusion模型的模拟方法】: 探讨diffusion模型的模拟方法

![【探讨diffusion模型的模拟方法】: 探讨diffusion模型的模拟方法](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8fb0beb05fb5431ca448e508c2a00b2b.png) # 1. 介绍Diffusion模型概述 Diffusion模型是一种在社会学、经济学和市场营销等领域广泛应用的模型,用于描述信息、创新或产品在人群中的传播和接受过程。该模型将人群分为不同的类别,并考虑了个体之间信息传播的影响力和传播速度。通过模拟人群中信息传播的行为,可以更好地理解社会现象和趋势。在本章中,我们将详细介绍Diffusion模型的基本原理、应用领

如何在前端加一个按钮。这个按钮可以去调用我写的python文件,让python文件跑起来。要用到IDEA.vue,.js,controller,service

要在前端加一个按钮来调用你的 Python 文件,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 在 IDEA.vue 文件中,找到你想要放置按钮的位置,并添加一个按钮元素,例如: ```html <button @click="runPythonFile">运行 Python 文件</button> ``` 2. 在 IDEA.vue 的 script 部分,定义一个方法来处理按钮点击事件,并通过后端服务来运行 Python 文件。可以使用 axios 或其他库来发送请求。例如: ```javascript <script> import axios from 'axios'; export

商业地产客流统计系统解决方案.pdf

商业地产客流统计系统是一个能够实时监测商业区域客流量的解决方案。这个系统的意义在于能够帮助商业地产业主和管理者更加精确地了解客流情况,从而做出更有效的经营决策。当前,随着商业地产行业的发展,客流统计系统已经成为许多商业地产项目的标配。而且,随着科技的不断进步,客流统计系统也在不断完善和提升,成为商业地产行业发展的新趋势。 客流统计系统通过各种先进的技术手段,如人脸识别、摄像头监控和WiFi信号追踪等,实时收集和分析客流数据。通过系统的概述可以看出,客流统计系统的功能主要包括三个方面:实时监控客流量、精准分析客流数据,以及生成详细的报告和统计图表。这些功能帮助商业地产业主和管理者更好地了解客流情况,帮助他们根据实际数据做出明智的经营决策。 当前,行业现状显示客流统计系统已经渗透到商业地产行业的各个领域。无论是购物中心、写字楼、酒店还是餐饮业,都越来越需要客流统计系统来帮助他们更好地管理和运营。 这也说明了客流统计系统在商业地产业中的重要性和必要性。然而,仍然有许多商业地产项目没有安装客流统计系统,这也是行业现状中存在的一个矛盾。可以预见的是,随着商业地产行业的竞争日益激烈,更多的商业地产项目将会安装客流统计系统。 发展趋势方面,客流统计系统将会在未来得到更广泛的应用。随着智能化技术的不断发展和成熟,客流统计系统将会更加智能化、便捷化和精准化。人工智能、大数据分析等技术的应用将会使客流统计系统的功能更加强大,数据分析也会更加准确、全面。除此之外,客流统计系统也将会与其他智能系统相结合,实现更加智能的商业地产经营管理。 总的来说,商业地产客流统计系统解决方案是一个能够帮助商业地产业主和管理者更好地了解客流情况、做出更有效经营决策的重要工具。通过实时监控客流量、精准分析客流数据和生成详细报告统计图表等功能,客流统计系统已经得到广泛应用并且成为商业地产行业的趋势。未来,客流统计系统将会更加智能化、便捷化和精准化,与其他智能系统相结合,助力商业地产行业的发展。

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩