fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.imshow(cv2.cvtColor(fused_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ax.axis('on') # 显示结果图像 # 创建一个新的 Qt 控件并设置窗口名 app = QApplication([]) widget = QWidget() widget.setWindowTitle('小波变换融合图像') # 将 Figure 对象传递给一个新建的 FigureCanvas 控件 canvas = FigureCanvas(fig) layout = QVBoxLayout(widget) layout.addWidget(canvas) widget.show() app.exec_()闪退该怎么解决

时间: 2024-03-04 16:53:34 浏览: 95
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这个问题可能是由于缺少必要的依赖项或者代码错误导致的。您可以尝试以下几个步骤来解决： 1. 检查是否安装了必要的依赖项，如 Matplotlib 和 PyQt5。您可以在终端中使用命令 `pip list` 来查看已安装的 Python 包。 2. 检查代码中是否有语法错误或逻辑错误。您可以在代码中加入一些调试语句以检查程序是否执行到了某一行。 3. 将代码分解为更小的部分进行测试，以确定哪些代码导致了闪退。这可以帮助您更快地定位问题。 4. 如果以上方法都无法解决问题，您可以尝试在终端中启动 Python 解释器，并逐行执行代码，以便更好地排除问题。 希望这些方法可以帮助您解决问题。
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fig, ax = plt.subplots(figsize=IMAGE_SIZE) for image in images: ax.imshow(image) plt.show() ax.cla() 3. **使用ImageShow管理器**：matplotlib提供了一个交互式图像显示管理器ImageShow，它能更...
rar

ice.fig.rar_ ice.fig_ice.fig_ice函数_matlab ice_matlab ice函数

matlab ice.fig 函数源代码

fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8)) plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow') plt.colorbar() # 获取当前坐标轴对象 ax = plt.gca() plt.title('压力值' + s, fontsize=14) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 保存散点图到文件 plt.savefig("F:/Glaucoma detection/Yingbian_image/scatter_" + s + ".png", dpi=1000) plt.show() 如何改输出整体背景颜色为黑色

fig = plt.figure(figsize=(10, 3.8)) plt.scatter(surf[:, 0], surf[:, 1], c=np.linalg.norm(data[:, 3:], ord=2, axis=1), cmap='rainbow') plt.colorbar() ax = plt.gca() plt.title('压力值' + s, fontsize=14)...

python中可视化fig, ax = plt.subplots()画矩形波怎么设置横坐标之间的间距宽度及显示出每个横坐标，怎么设置加文本标签和注释，

fig, ax = plt.subplots() # 绘制矩形波 ax.bar(x, y, width=0.6, align='center') # 设置横坐标刻度和标签 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) # 添加文本标签和注释 ax.text(1.5,...

#定义绘制K线图的函数 def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries=None): # 设置绘图参数，主要是坐标轴 mondays = WeekdayLocator(MONDAY) alldays = DayLocator() dayFormatter = DateFormatter('%d') fig, ax = plt.subplots() fig.subplots_adjust(bottom=0.2) if stock_data.index[-1] - stock_data.index[0] < pd.Timedelta('730 days'): weekFormatter = DateFormatter('%b %d') ax.xaxis.set_major_locator(mondays) ax.xaxis.set_minor_locator(alldays) else: weekFormatter = DateFormatter('%b %d, %Y') ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter) ax.grid(True) # 创建K线图 stock_array = np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']]) stock_array[:,0] = date2num(stock_array[:,0]) candlestick_ohlc(ax, stock_array, colorup = "red", colordown="green", width=0.6) plt.title('厦门象屿', fontsize='9') # 可同时绘制其他折线图 if otherseries is not None: for each in otherseries: plt.plot(stock_data[each], label=each) plt.legend() ax.xaxis_date() ax.autoscale_view() plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right') plt.savefig(f'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/k线图a4.jpg') plt.show() stock_data.index.name='date' #日期为索引列 #对股票数据的列名重新命名 stock_data=stock_data[['open','high','low','close','chengjiaoe','zongshizhi','huanshoulv','shiyinglv','shijinglv']] data=stock_data.loc['2022-11-03':'2022-12-14'] #获取某个时间段内的时间序列数据 pandas_candlestick_ohlc(data)修改代码，使横坐标刻度小点

fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize) fig.subplots_adjust(bottom=0.2) if stock_data.index[-1] - stock_data.index[0] < pd.Timedelta('730 days'): weekFormatter = DateFormatter('%b %d') ax.xaxis....

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，修改将多个函数绘制于横坐标相同的，放在一张子图里的代码z

fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(15, 10), sharex=True) # 绘制第一个函数 df_q = pd.DataFrame(Q.sum(axis=1)/N) axs[0].plot(np.arange(len(Q))+1, np.hstack(df_q.rolling(100, min_periods=1).mean()....

我的values中有三个元素，我想用三个元素做并排的两个饼图，它为什么报错了，我的代码: fig, axes = plt.subplots(figsize=(10,10),ncols=2) ax1,ax2=axes.ravel() values=[sum(bad_shot_list),sum(empty_shot_list),sum(noise_total_list)] bad_shot_list_num=[] empty_shot_list_num=[] for i in bad_shot_list: if i >0: bad_shot_list_num.append(i) for j in empty_shot_list: if j >0: empty_shot_list_num.append(j) print(bad_shot_list_num) print(len(bad_shot_list_num)) labels=["坏炮","丢炮","船噪音"] plt.subplot(1,2,1) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)## plt.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.subplot(1,2,2) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.legend() plt.title("2023YC3D RMS level percent") plt.show()

fig, axes = plt.subplots(figsize=(10,10),ncols=2) ax1,ax2=axes.ravel() values=[sum(bad_shot_list),sum(empty_shot_list),sum(noise_total_list)] bad_shot_list_num=[] empty_shot_list_num=[] for i in bad_...

fig=plt.figure(figsize=(11,8.5)) ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) h=ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c=ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k',linewidths=1, transform=ccrs.Mollweide()) ax.coastlines()怎样将数值小于等于0的区域画成灰色，大于0的区域不变

fig=plt.figure(figsize=(11,8.5)) ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) # 添加条件语句 # 将小于等于0的数值使用灰色填充（gray），大于0的数值使用 'coolwarm' 颜色填充 h=ax.contourf(lon,...

fig, ax = plt.subplots(1,2)

这段代码使用 Matplotlib 库创建一个包含两个子图的图形窗口。第一个参数 1 表示创建一个...返回值 fig 是整个图形窗口的对象，ax 是一个包含两个子图对象的数组，可以分别使用 ax[0] 和 ax[1] 来访问这两个子图对象。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(1000, 1000), dpi=300) # 绘制箱线图 fig, ax = plt.subplots() bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: ax.plot(i+1, median, marker='-', color='red') # 显示图形 plt.show() 怎样使图变大

fig, ax = plt.subplots() plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.2, top=0.9, wspace=0.3, hspace=0.3) bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'], ax=ax,rot=90, grid=False) ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 划分区间 bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 1220] # 获取数据 data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] data2 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) hist2, edges2 = pd.cut(data2, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts1 = hist1.value_counts() counts2 = hist2.value_counts() # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts1.index.astype(str) # 创建 Figure 对象和两个子图对象 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(18, 6)) # 在第一个子图上绘制柱形图 ax1.bar(labels, counts1) for i, v in enumerate(counts1.values): ax1.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') ax1.set_title('准确数据-本年小于前一年归母倍数（证券）') ax1.set_xlabel('Range') ax1.set_ylabel('Count') # 在第二个子图上绘制柱形图 ax2.bar(labels, counts2) for i, v in enumerate(counts2.values): ax2.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') ax2.set_title('准确数据-本年小于前一年归母倍数（财务）') ax2.set_xlabel('Range') ax2.set_ylabel('Count') # 调整子图的位置和间距 fig.tight_layout() # 显示图表 plt.show() 是左右2个图要合成一个对比图

1. 首先将创建 Figure 对象的代码修改为 fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(18, 6))，这样就只创建一个 Figure 对象和一个包含两个子图的 ax 对象。 2. 然后在第二个子图上绘制柱形图时，将 ax...

代码优化import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(1,(8,4),dpi = 250) ax = plt.subplot(111) plt.sca(ax) #折线图调整颜色加上数据点 plt.plot(hourcount['Stime'],hourcount['VehicleNum'],'k-',hourcount['Stime'],hourcount['VehicleNum'],'k.') #加上条形图 plt.bar(hourcount['Stime'],hourcount['VehicleNum'],width =0.5) plt.title('Hourly data Volume') #把y轴起点固定在0 plt.ylim(0,80000) plt.ylabel('Data volumn') plt.xlabel('Hour') plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize, dpi=dpi) # 绘制折线图和数据点 ax.plot(hour, data_volume, 'k-o', label='Data volume') # 绘制条形图 ax.bar(hour, data_volume, width=0.5, color='gray', ...

# 绘制主题平均余弦相似度图形 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)标题有一些被方框替代，请修改代码

fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax1.set_title('正面评论LDA主题数寻优平均余弦相似度', ...

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，'MEDV'被设置为纵坐标，'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中，'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_...

优化这段代码col1=[ 'policy_state', 'insured_sex', 'insured_education_level', 'insured_relationship', 'incident_type', 'authorities_contacted', \ 'incident_state', 'auto_make'] plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=9 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) # 调整图间距 plt.show()

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(20, 10)) axes = axes.flatten() for i, col in enumerate(col1): axes[i].scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red') axes[i].set_title(col) ...

def dataSorting(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('MSZoning')['unitPrice'].mean().sort_values(ascending=False) fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6)) ax.bar(grouped.index, grouped.values, color='blue') ax.set_title('Average Unit Price by MSZoning', fontsize=16) ax.set_xlabel('MSZoning', fontsize=14) ax.set_ylabel('Average Unit Price', fontsize=14) ax.set_xticklabels(['C','FV','NA','RH','RL','RM'], fontsize=12) plt.savefig('house unit price.png', dpi=300) plt.show() def dataGroup(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('YrSold')['unitPrice'].mean() plt.bar(grouped.index.astype(str), grouped.values, color='green') plt.xlabel('Year Sold') plt.ylabel('Unit Price') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Average Unit Price by Year Sold') plt.savefig('house year unit price.png', dpi=300) plt.show()请详细说明以上程序涉及到所有知识点

2. 数据处理：使用 pandas 库的 groupby() 函数对数据进行分组和聚合操作，得到指定列的均值。 3. 数据可视化：使用 matplotlib 库中的 bar() 函数绘制条形图，设置图表属性如标题、轴标签、刻度标签等，并使用 ...

fig.ax=plt.subplots(figsize=(15,12)) ax.bar(FitnessCountDF['Fitness'],FitnessCountDF['FitnessCount'],width=1,edgecolor='white',linewidth=0.7) plt.title("Self Rated Fitness Score") plt.xtitle("Fitness") plt.ytitle("Score") plt.show()错在哪里了

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 12)) ax.bar(FitnessCountDF['Fitness'], FitnessCountDF['FitnessCount'], width=1, edgecolor='white', linewidth=0.7) plt.title("Self Rated Fitness Score") plt.xlabel(...

改正下列程序import matplotlib as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig=plt.figure(figsize=(12,9)) fig.add_subplot(121) option=["宣传不到位","环保意识不强","收集站分布不合理","投放时间不方便","乱扔垃圾未处罚","管理不到位"] data=[17,44,17,41,24,19] plt.hist(range(6),data) plt.title("小区垃圾分类还存在的问题") plt.xticks(range(6),data, rotation=45) plt.xlabel("选项") plt.ylabel("回复情况") fig.add_subplot(122) plt.pie(labels=option,autopct='%4.1f%%') plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,9)) # 创建画布和子图 option=["宣传不到位","环保意识不强","收集站分布不合理","投放时间不方便","乱扔垃圾未处罚","管理不到位"] data=[17,44,17,41,24,19] ax.hist(range...

fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(*data,color='blue',edgecolor='white');的分析

这段代码使用Matplotlib库创建了一个散点图，...fig,ax = plt.subplots()则是创建一个新的图形窗口，并返回一个包含figure和axes对象的元组，同时将这两个对象分别赋值给fig和ax变量，方便后续对图形进行操作和控制。

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