colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']; colors1=colors(1:app.r_max); for i = 1:max(idX) cluster_points = X(idX == i, :); % 提取属于第 i 个类别的数据点 scatter(app.UIAxes2,cluster_points(:, x), cluster_points(:, y), 36, colors1(i)); hold(app.UIAxes2, 'on') end hold(app.UIAxes2, 'off'); set(app.UIAxes2, 'LineWidth', 0.5) % 修改横纵坐标刻度 xlim(app.UIAxes2, [-3, 3]); % 设置 x 轴范围为 -3 到 3 ylim(app.UIAxes2, [-3, 3]); % 设置 y 轴范围为 -3 到 3 但是我这里已经把它调整到了0.5了，为什么还是会一直提示

根据您提供的代码，我注意到您对`LineWidth`进行了设置，但是您可能没有指定要设置的对象。为了解决这个问题，您可以尝试将`set`函数中的`app.UIAxes2`替换为图形对象的句柄，如下所示：

set(scatter(app.UIAxes2, cluster_points(:, x), cluster_points(:, y), 36, colors1(i)), 'LineWidth', 0.5);

这样可以确保`LineWidth`被正确地应用于散点图。请确保将`scatter`函数与`set`函数结合使用，并将其句柄作为第一个参数传递给`set`函数。

如果问题仍然存在，请提供更多关于错误提示的信息，以便我更好地帮助您解决问题。

相关问题

@app.route('/get_trip_time', methods=['POST']) def get_trip_time(): data = request.get_json() method = data['method'] center_coor = data['center_coor'] t = data['t'] radius = get_radius(method, t) gtt = GetTripTime(method, center_coor, t, radius) gtt.main() return jsonify({'message': 'Trip time data collected successfully'}) @app.route('/visualize_trip_time', methods=['GET']) def visualize_trip_time(): data = pd.read_csv('time1.csv') lng = data['lng'] lat = data['lat'] time = data['time'] grid_lng, grid_lat = np.meshgrid(np.linspace(lng.min(), lng.max(), 100), np.linspace(lat.min(), lat.max(), 100)) grid_time = griddata((lng, lat), time, (grid_lng, grid_lat), method='linear') fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) contour_plot = ax.contourf(grid_lng, grid_lat, grid_time, cmap='jet', levels=6) ax.contour(contour_plot, colors='k', linewidths=0.5) plt.colorbar(contour_plot) last_lng = lng.iloc[-1] last_lat = lat.iloc[-1] ax.scatter(last_lng, last_lat, color='green', marker='o', s=50, label='Start Point') ax.legend() plt.title('Isochrone') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FormatStrFormatter('%.2f')) plt.show() return jsonify({'message': 'Trip time visualization generated successfully'}) @app.route('/get_isochrone_coords', methods=['GET']) def get_isochrone_coords(): with open('contour_coords.json', 'r') as f: contour_coords = json.load(f) return jsonify(contour_coords)用rest client调用GET http://localhost:5000/visualize_trip_time时报错ValueError: signal only works in main thread of the main interpreter

这个错误是由于在非主线程中调用了Matplotlib的绘图函数导致的。解决这个问题的方法是使用Matplotlib的线程安全设置。

您可以尝试在应用程序的入口处添加以下代码，以确保在非主线程中使用Matplotlib时不会出现此错误：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

这将将Matplotlib的后端设置为“Agg”，它不依赖于任何GUI库，并且线程安全。

如果上述解决方案无效，您还可以尝试将绘图的相关代码放在一个函数中，并使用`matplotlib.pyplot.switch_backend('Agg')`在函数内部设置后端，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_trip_time():
    # 设置Matplotlib后端为Agg
    plt.switch_backend('Agg')
    
    # 绘图代码...
    # ...
    # ...
    
    plt.savefig('trip_time.png')

这将确保在非主线程中调用绘图函数时不会出现错误，并将图像保存到文件中。

请注意，在使用`matplotlib.use('Agg')`或`matplotlib.pyplot.switch_backend('Agg')`之后，您将无法在应用程序中直接显示图像。如果需要显示图像，您可以保存图像到文件，并通过其他方式访问该文件。

希望这些解决方案能帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多代码和错误信息，以便我们能够更好地帮助您。

我想用pyqt5和matplotlib创建一个散点图，图形上点与点之间连起来，会变成三条曲线，这三条曲线对应这两个y轴，第一、二条曲线对应同一个y轴，这两个y轴的数值都不一样，分别在图形的左右两边，这三条曲线都是对应的同一个x轴，这三条曲线，第1、2条是描述电压的最大值和最小值，第三条是描述电流值，他们是随着时间变化的，所以他们的x轴都是一致的，我每隔一秒调用一次图形函数，往里面传入最大电压、最小电压、电流值，和时间值。然后他们在图形上形成曲线

好的，这是一个比较复杂的图形，需要使用PyQt5和Matplotlib库的一些功能。建议您按照以下步骤操作：

1. 安装PyQt5和Matplotlib库

2. 在PyQt5中创建一个QWidget，用于显示Matplotlib图形

3. 在QWidget中放置一个Matplotlib图形绘制区域

4. 在QWidget中放置两个Matplotlib图形绘制区域，一个用于显示左侧y轴，一个用于显示右侧y轴

5. 在QWidget中放置一个Matplotlib图形绘制区域，用于显示x轴

6. 编写一个函数，用于更新图形数据并重新绘制图形

7. 使用QTimer定时器每隔一秒钟调用该函数更新图形

下面是一份示例代码，帮助您实现这个功能：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import QTimer
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure


class MyWidget(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        # 设置窗口大小
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        # 创建三个Matplotlib图形绘制区域
        self.fig1 = Figure()
        self.fig2 = Figure()
        self.fig3 = Figure()

        # 创建三个Matplotlib图形绘制区域的画布
        self.canvas1 = FigureCanvas(self.fig1)
        self.canvas2 = FigureCanvas(self.fig2)
        self.canvas3 = FigureCanvas(self.fig3)

        # 创建左侧y轴和右侧y轴的坐标轴
        self.ax1 = self.fig1.add_subplot(111)
        self.ax2 = self.fig2.add_subplot(111)
        self.ax3 = self.fig3.add_subplot(111)

        # 在左侧y轴的坐标轴上绘制电压最大值曲线
        self.line1, = self.ax1.plot([], [], 'r-', label='Voltage Max')
        self.ax1.set_xlabel('Time (s)')
        self.ax1.set_ylabel('Voltage (V)', color='r')
        self.ax1.tick_params('y', colors='r')
        self.ax1.legend(loc='upper left')

        # 在左侧y轴的坐标轴上绘制电压最小值曲线
        self.line2, = self.ax2.plot([], [], 'b-', label='Voltage Min')
        self.ax2.set_ylabel('Voltage (V)', color='b')
        self.ax2.tick_params('y', colors='b')
        self.ax2.legend(loc='upper right')

        # 在右侧y轴的坐标轴上绘制电流曲线
        self.line3, = self.ax3.plot([], [], 'g-', label='Current')
        self.ax3.set_xlabel('Time (s)')
        self.ax3.set_ylabel('Current (A)', color='g')
        self.ax3.tick_params('y', colors='g')
        self.ax3.legend(loc='upper left')

        # 创建x轴的坐标轴
        self.ax4 = self.fig1.add_subplot(111, frameon=False)
        self.ax4.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)

        # 显示三个Matplotlib图形绘制区域的画布
        layout = QGridLayout(self)
        layout.addWidget(self.canvas1, 0, 0)
        layout.addWidget(self.canvas2, 0, 1)
        layout.addWidget(self.canvas3, 1, 0)

        # 初始化图形数据
        self.x_data = []
        self.y1_data = []
        self.y2_data = []
        self.y3_data = []

        # 定时器每隔一秒钟调用update_plot函数更新图形
        self.timer = QTimer(self)
        self.timer.timeout.connect(self.update_plot)
        self.timer.start(1000)
        
    def update_plot(self):
        # 模拟数据更新
        import random
        self.x_data.append(len(self.x_data))
        self.y1_data.append(random.uniform(0, 5))
        self.y2_data.append(random.uniform(0, 10))
        self.y3_data.append(random.uniform(0, 15))

        # 更新电压最大值曲线数据
        self.line1.set_data(self.x_data, self.y1_data)
        self.ax1.relim()
        self.ax1.autoscale_view()

        # 更新电压最小值曲线数据
        self.line2.set_data(self.x_data, self.y2_data)
        self.ax2.relim()
        self.ax2.autoscale_view()

        # 更新电流曲线数据
        self.line3.set_data(self.x_data, self.y3_data)
        self.ax3.relim()
        self.ax3.autoscale_view()

        # 更新x轴坐标轴数据
        self.ax4.set_xlim(0, len(self.x_data))
        self.ax4.set_xlabel('Time (s)')

        # 更新图形
        self.canvas1.draw()
        self.canvas2.draw()
        self.canvas3.draw()


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    widget = MyWidget()
    widget.show()
    sys.exit(app.exec_())

在这个示例代码中，我们使用了PyQt5的QWidget类作为主窗口，并在其中创建了三个Matplotlib图形绘制区域的画布。我们分别在这三个画布上绘制了电压最大值曲线、电压最小值曲线和电流曲线，并分别在左右两侧的y轴上显示。我们还创建了一个x轴的坐标轴，并将它放在了左侧y轴的坐标轴上方。

在update_plot函数中，我们模拟了每秒钟更新一次数据的情况，并更新了电压最大值曲线、电压最小值曲线和电流曲线的数据。我们还更新了x轴的数据，并重新绘制了图形。

最后，我们使用了QTimer定时器每隔一秒钟调用update_plot函数更新图形。