plt.figure识别不上
时间: 2024-09-13 07:06:52 浏览: 29
`plt.figure()` 是 Matplotlib 库中用于创建新图形窗口的函数,但在某些情况下可能会遇到 "识别不上" 的问题。这通常有以下几个原因:
1. 没有正确导入 `matplotlib.pyplot` 模块:如果你只简单地写了 `import matplotlib` 而没有导入 `pyplot` 部分,那么 `plt.figure()` 就会找不到。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 在画布已经关闭或者未创建的情况下尝试创建新的图形:如果没有显式或隐式地创建过任何图,`plt.figure()` 会报错。
```python
plt.show() # 在这之后再创建新的figure
```
3. 级联使用了其他库或模块可能覆盖了 `plt.figure()`:有些第三方库可能也定义了类似的功能,确认是否无意中使用了其他版本的 `figure` 函数。
4. 其他错误或拼写错误:检查你的函数调用语法是否有误,比如大小写、缩进等。
如果遇到此类问题,请确认以上情况,并根据具体情况调整代码。如果还有疑问,可以提供具体的错误信息以便更好地诊断问题。
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mycursor = mydb.cursor() mycursor.execute("SELECT 有功功率,瞬时风速 from mytable") data = mycursor.fetchall() # 将得到的数据转化为dataframe格式 import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, columns=['有功功率', '风速']) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(dpi=500) plt.scatter(df['风速'], df['有功功率'], s=1) # 坐标轴中文能显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.xlabel('瞬时风速') plt.ylabel('有功功率') plt.title('风功率曲线') plt.show() 基于该数据,使用拉依达准则实现异常数据的识别,请写出代码
以下是基于这段代码使用拉依达准则实现异常数据识别的代码示例:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 从MySQL数据库中获取数据
mycursor = mydb.cursor()
mycursor.execute("SELECT 有功功率,瞬时风速 from mytable")
data = mycursor.fetchall()
# 将数据转换成DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['有功功率', '风速'])
# 计算均值和标准差
mean = df['有功功率'].mean()
std = df['有功功率'].std()
# 计算每个数据点到均值的距离
distances = abs(df['有功功率'] - mean)
# 计算比例
ratios = distances / std
# 设置阈值为3
threshold = 3
# 标记异常值
df['is_outlier'] = ratios > threshold
# 绘制散点图
plt.figure(dpi=500)
plt.scatter(df['风速'], df['有功功率'], s=1)
plt.scatter(df[df['is_outlier']]['风速'], df[df['is_outlier']]['有功功率'], color='red', s=10)
plt.xlabel('瞬时风速')
plt.ylabel('有功功率')
plt.title('风功率曲线')
plt.show()
```
在上述代码中,我们首先计算了数据的均值和标准差。接着,我们计算了每个数据点到均值的距离,并计算了距离与标准差的比例。然后,我们设置了阈值为3,并标记了所有比例大于阈值的数据点为异常值。最后,我们使用散点图将数据和异常值进行了可视化。
在pycharm2023中编码实现图像灰度值反转实验,要求用到以下函数:cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show(),示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg",请编码
好的,以下是实现图像灰度值反转的代码:
```
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg", 0)
# 灰度值反转
img_inv = 255 - img
# 显示原图和反转后的图像
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title("Original Image")
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_inv, cmap='gray')
plt.title("Inverted Image")
plt.show()
```
其中,`cv2.imread`函数用于读取图像,需要注意文件路径中的反斜杠需要用两个斜杠表示,否则会被识别为转义字符。`plt.figure`函数用于创建一个新的图像窗口,`plt.imshow`函数用于显示图像,`plt.show`函数用于显示图像窗口。在灰度值反转时,我们可以通过将原图像的像素值减去255,得到反转后的像素值。最后,我们使用`plt.subplot`函数将原图和反转后的图像显示在同一个图像窗口中。