怎么解决python报错：Figures now render in the Plots pane by default. To make them also appear inline in the Console, uncheck "Mute Inline Plotting" under the Plots pane options menu.

这个报错是Jupyter Notebook的一个提示，意思是图表默认会在Plots面板中呈现，如果还想在控制台中行内显示，请去Plots面板选项菜单中取消“Mute Inline Plotting”的勾选。

要解决这个报错，可以按照以下步骤操作：

1. 在Notebook中找到Plots面板选项菜单。

2. 确认“Mute Inline Plotting”选项未被勾选。

3. 如果该选项被勾选，取消勾选即可。

这样就可以在控制台中行内显示图表了。如果还有问题，可以尝试重启Notebook或者更新相关的库。

相关问题

make latexpdf报错：{{content/zh/docs/SQLReference/figures/ ! Paragraph ended before \\sphinxsafeincludegraphics was complete. <to be read again> \par l.31573

这个错误通常是由于在 LaTeX 文档中插入图片时出现了语法错误导致的。根据你提供的错误信息，看起来你在文档中使用了不正确的插图语法。

请检查你的 LaTeX 源文件中关于插图的部分，确保使用了正确的命令来插入图片。通常情况下，正确的命令应该是类似于`\includegraphics{路径/文件名}` 或者 `\includegraphics[选项]{路径/文件名}`。

在你的情况下，似乎你尝试插入的图片路径是 `content/zh/docs/SQLReference/figures/`。请确保该路径下存在正确的图片文件，并且将文件名完整地指定在插图命令中。

如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息和相关代码，以便我能够更具体地帮助你解决问题。

python中实现：(a) Load the image 'mandrill.jpg'. (b) Add salt&Pepper noise with different intensities (at least 3 kinds). (Tips: skimage.util.random_noise) (c) Perform smoothing linear filtering to smooth these noised images respectively. (Tips: ImageFilter.BLUR) (d) Display the images in the same figure with sub-figures. Add the corresponding title to each sub-figure.

和椒盐噪声到图像中。 (c) 使用中值滤波器去除噪声。

以下是实现该功能的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# Load the image
img = cv2.imread('mandrill.jpg')

# Add salt and pepper noise
noise = np.zeros(img.shape, np.uint8)
cv2.randu(noise, 0, 255)
salt = noise > 245
pepper = noise < 10
img[salt] = 255
img[pepper] = 0

# Apply median filter to remove noise
filtered_img = cv2.medianBlur(img, 5)

# Display the original and filtered images
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先使用`cv2.imread()`函数加载了名为`mandrill.jpg`的图像。然后，使用`cv2.randu()`函数生成了与原始图像大小相同的随机噪声，并将其转换为二值图像，其中亮像素表示盐噪声，暗像素表示椒噪声。接下来，将盐噪声像素设置为255（白色），将椒噪声像素设置为0（黑色），从而将噪声添加到原始图像中。最后，使用`cv2.medianBlur()`函数对图像进行中值滤波，以去除噪声。最终，使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和过滤后的图像。