- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我使用 Qt4Agg (PyQt4) 作为在 matplotlib 中渲染绘图的后端。它有一个非常有用的工具栏,其中有一个非常有用的按钮“编辑曲线和轴参数”。但是,每当我按下它时,都会出现错误。 (我知道它很有用,因为它适用于条形图,但不适用于线图:P)。
下图可以清楚地看到原因和回溯。
我认为这可能是当前版本的 matplotlib 的一个错误,所以我在最新版本的 matplotlib 上尝试了这个,但它仍然给出相同的错误。
这是最简单的脚本,它给出了相同的错误(绘图将与上面不同)-
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(range(10))
plt.show()
(我已经通过配置文件/etc/matplotlibrc
配置了后端)
请帮我解决这个问题。
最佳答案
这确实似乎是 matplotlib 的 Qt4 表单编辑器中的一个错误。
该错误似乎出现在 matplotlib/backends/qt4_editor/formwidget.py
中的 FormWidget.setup()
方法的一部分内。在 Windows 上的 matplotlib 1.1.0 中(我无法重现该问题),它包含以下内容:
elif isinstance(value, (list, tuple)):
selindex = value.pop(0)
field = QComboBox(self)
if isinstance(value[0], (list, tuple)):
keys = [ key for key, _val in value ]
value = [ val for _key, val in value ]
else:
keys = value
field.addItems(value)
Kubuntu Precise 上的 matplotlib v1.1.1rc (我可以在其中重现问题)将上面的第二行替换为
selindex = list(value).pop(0)
最终,这两个版本都不正确。
1.1.0版本方法的问题是它不处理元组(元组是不可变的并且没有pop
)方法,而1.1.1rc版本的问题是代码是 value
的第一个元素应该被删除,但它只会从 list(value)
创建的临时列表中删除。
此错误已在 1.1.1 版本中修复。我刚刚下载并安装了这个版本,无法再重现该问题。
关于python - matplotlib:Qt4Agg 工具栏令人恼火的错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12445732/
我有两种方法来汇总数据。 首先,我过滤mysql数据并进行汇总 其次,i aggs将数据过滤为aggs。 如下: 我发现了不同的结果,我不知道为什么。 有人可以解释吗? 最佳答案 从Docs By d
在一个具体问题上,假设我有一个 DataFrame DF word tag count 0 a S 30 1 the S 20 2 a T
我正在使用Python进行数据分析,但我遇到了部分CH的问题。9(数据聚合和分组操作)部分,介绍“使用函数分组”。。具体地说,如果我使用GroupBy对象方法或Numpy定义的函数,一切都会正常工作。
接听this question原来 df.groupby(...).agg(set) 和 df.groupby(...).agg(lambda x: set(x)) 正在产生不同的结果。 数据: df
如何在这样的字符串列中执行最大值? dataframe = pandas.DataFrame.from_dict( { "DEP
我有一个查询,用于查询给定日期时间窗口(即2017-02-17T15:00:00.000和2017-02-17T16:00:00.000之间)中的条目数。执行此查询时,我得到的结果不正确(最好说结果是
我正在尝试进行一些聚合查询并遇到一些问题。 GET /my_index/_search { "size" : 0, "aggs":{ "group_by":{ "terms": {
对于pandas agg,有没有办法根据数据类型指定聚合函数?例如,对象类型的所有列都获得“第一”,所有 float 获得“平均值”,等等?以避免必须输入所有列及其各自的聚合函数。 示例数据: imp
这是我当前的代码: pipe_exec_df_final_grouped = pipe_exec_df_final.groupBy("application_id").agg(collect_list
我有一个简单的 dataframe (df),如下所示: index Job Person 1 j1 Cathy 2 j2 Mark 3 j3 Cathy 4
我正在尝试对术语(count_bucket)进行AVG计数,但是出现错误: "buckets_path must reference either a number value or a single
我正在执行弹性查询并使用 REST 调用读取 java 代码中的响应。 当我阅读响应时,字段的顺序 - 200、204、4xx、5xx 不会按照响应中的顺序返回。 在下面找到示例请求 GET appl
我希望对文档下的属性值进行 Max 聚合,该属性是复杂对象(键和值)的列表。这是我的数据: [{ "id" : "1", "listItems" : [
我使用 Elasticsearch 来存储我的生物数据。 我尝试使用过滤后的 aggs 进行查询,但返回的数据不是我想要的。 问题来自这样一个事实,即我为每个样本都有一个“d_”属性,它是一个数组。我
当我尝试运行此查询时,elasticsearch无法回答,并且发生大量缓存逐出(与字段缓存有关)。 我不想在此查询中缓存任何字段,因为这是一个分析查询,我每天只运行一次。有什么办法可以在不使用字段缓存
我想将 DataFrame.agg 的输出转换为一个系列,其中索引是列名称和 agg 函数名称的组合。 看我有 In [132]: df = pd.DataFrame({ ...:
我想根据索引的第二级对具有多重索引的数据帧应用不同的函数。 例如,对于数据框: In [4]: df = pd.DataFrame({'a': [1,2,6,7],'b': [7,1,4,5]}, i
假设我有这样的代码: meanData = all_data.groupby(['Id'])[features].agg('mean') 这按'Id' 值对数据进行分组,选择所需的特征,并通过计算的'
下面是我的数据框的一个小样本,它有 25000 奇数行长: In [58]: df Out[58]: Send_Agent Send_Amount 0 ADR000264 361
假设我有一个 pandas dataFrame (data_stores) 类似于以下内容: store| item1 | item2 | item3 ------------------------
我是一名优秀的程序员,十分优秀!