ginput_demo_sgskip
Ginput 演示
这提供了交互功能的使用示例，例如ginput。
1 | import matplotlib.pyplot as plt |
下载这个示例
本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 Estom的博客！
相关推荐
2020-09-26
ginput_manual_clabel_sgskip
交互功能这提供了交互功能的使用示例，例如ginput，waitforbuttonpress和手动clabel放置。 必须使用具有图形用户界面的后端以交互方式运行此脚本（例如，使用GTK3Agg后端，而不是PS后端）。 另见： ginput_demo.py 12345678910import timeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef tellme(s): print(s) plt.title(s, fontsize=16) plt.draw() 单击三个点定义三角形 123456789101112131415161718192021222324252627plt.clf()plt.axis([-1., 1., -1., 1.])plt.setp(plt.gca(), autoscale_on=False)tellme('You will define a triangle, click to begin')plt.waitforbuttonpress()while Tru...
2020-09-26
subplots_demo
子图演示大全说明 plt.subplots() 使用的示例。 此函数只需一次调用即可创建地物和子图网格，同时对各个图的创建方式提供合理的控制。要对子打印创建进行非常精细的调整，仍然可以直接在新地物上使用 add_subplot()。 12345678import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# Simple data to display in various formsx = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)y = np.sin(x ** 2)plt.close('all') 只有一个图形和一个子图 123f, ax = plt.subplots()ax.plot(x, y)ax.set_title('Simple plot') 两个子图，轴数组是一维的。 1234f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)f.suptitle('Sharing X axis')axarr[0].plot(x, ...
2022-12-05
22.Redis是如何实现高可用的？
Redis是如何实现高可用的？高可用是通过设计，减少系统不能提供服务的时间，是分布式系统的基础也是保障系统可靠性的重要手段。而 Redis 作为一款普及率最高的内存型中间件，它的高可用技术也非常的成熟。 我们本课时的面试题是，Redis 是如何保证系统高可用的？它的实现方式有哪些？ 典型回答Redis 高可用的手段主要有以下四种： 数据持久化 主从数据同步（主从复制） Redis 哨兵模式（Sentinel） Redis 集群（Cluster） 其中数据持久化保证了系统在发生宕机或者重启之后数据不会丢失，增加了系统的可靠性和减少了系统不可用的时间（省去了手动恢复数据的过程）；而主从数据同步可以将数据存储至多台服务器，这样当遇到一台服务器宕机之后，可以很快地切换至另一台服务器以继续提供服务；哨兵模式用于发生故障之后自动切换服务器；而 Redis 集群提供了多主多从的 Redis 分布式集群环境，用于提供性能更好的 Redis 服务，并且它自身拥有故障自动切换的能力。 考点分析高可用的问题属于 Redis 中比较大的面试题了，因为很多知识点都和这个面试题有关，同时也属于比较难的面...
2021-03-20
63
常见问题校验者: @Mysry翻译者: @STAN,废柴0.1 在这里，我们试着给出一些经常出现在邮件列表上的问题的答案。 项目名称是什么(很多人弄错)?scikit-learn, 不是scikik、SciKit、sci-kit learn，也不是我们曾使用的scikits.learn和scikits-learn。 如何称呼scikit-learn?sy-kit learn。sci代表着科学! 选择 scikit的理由 ?scikit拥有很多围绕Scipy构建的科学工具箱。你可以在 <https://scikits.appspot.com/scikits> 查找工具列表。 scikit-image <http://scikit-image.org/> 和 scikit-learn_一样受欢迎 。 如何才能为 scikit-learn 贡献自己的力量?在添加一个通常是重要冗长的新算法前, 推荐你观看 known issues 。 关于 scikit-learn 贡献，请不要直接和 scikit-learn 的贡献者联系。 获得sc...
2020-09-26
pie_demo2
Pie 绘制饼图演示使用 pie(). 制作饼图。 此示例演示了一些饼图功能，如标签、可变大小、自动标记百分比、偏移切片和添加阴影。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435import matplotlib.pyplot as plt# Some datalabels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'fracs = [15, 30, 45, 10]# Make figure and axesfig, axs = plt.subplots(2, 2)# A standard pie plotaxs[0, 0].pie(fracs, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)# Shift the second slice using explodeaxs[0, 1].pie(fracs, labels=labels, ...
2020-09-26
gridspec_and_subplots
使用子图和GridSpec组合两个子图有时我们想要在用子图创建的轴布局中组合两个子图。我们可以从轴上获取GridSpec，然后移除覆盖的轴并用新的更大的轴填充间隙。 在这里，我们创建一个布局，最后一列中的底部两个轴组合在一起。 请参阅：使用GridSpec和其他功能自定义图布局。 123456789101112import matplotlib.pyplot as pltfig, axs = plt.subplots(ncols=3, nrows=3)gs = axs[1, 2].get_gridspec()# remove the underlying axesfor ax in axs[1:, -1]: ax.remove()axbig = fig.add_subplot(gs[1:, -1])axbig.annotate('Big Axes \nGridSpec[1:, -1]', (0.1, 0.5), xycoords='axes fraction', va='center'...
