我有5个数据集,我想从中创建5个独立的直方图.目前他们都在一张图上.如何更改它以便生成两个单独的图形？
为简单起见,在下面的示例中,我只显示了两个直方图.我正在看a3个不同时间的角度分布和角度相同的角度b.
n, bins, patches = plt.hist(a)
plt.xlabel('Angle a (degrees)')
plt.ylabel('Frequency')
n, bins, patches = plt.hist(b)
label='2pm,3pm,4pm'
loc = 'center'
plt.legend(label, loc)
plt.xlabel('Angle b(degrees)')
plt.title('Histogram of b')
plt.ylabel('Frequency')
label='2pm,3pm,4pm'
loc = 'center'
plt.legend(label, loc)
plt.show()
包单独分发的原因是什么？
Python的"单一发行版"是否已预先加载？
如果将"核心"与其他功能分开是设计的一部分,那么在这种情况下,一旦启动Python,它至少应该"预先导入".
如果它们存在,我在哪里可以找到这样的分布？
我正在使用Canopy 2.1.3发行版（在Ubuntu 16.04上），您可能知道其中包含matplotlib软件包。只要运行在树冠的外壳import matplotlib.pyplot as plt给我
ImportError：Matplotlib基于qt的后端需要安装外部PyQt4，PyQt5或PySide软件包，但未找到。
我已经用Synaptic安装了所有三个软件包，但是问题仍然存在。这可能与环境变量有关吗？还是因为Canopy的Python 3.5和Ubuntu的Python 2.7冲突？
编辑：我终于通过从Canopy的程序包管理器安装了PyQt。
我已经安装了canopy express并希望摆脱它.我通过Windows 7的unistall管理器完成这项工作.虽然它完成了非安装顶盖仍然在我的启动时,当我尝试安装python(x,y)时,它说python已经安装,可能是因为树冠.
谁可以帮我这个事？
我正在使用 pyinstaller 将 python 脚本转换为 Ubuntu (14.04) 中的二进制文件。我使用 Canopy (Enthought) 来管理所有的 python 库。
代码使用了 networkx、numpy 和 scipy。这是我的规范文件：
# -*- mode: python -*-
a = Analysis(['main_test.py'],
pathex=['/home/sean/Desktop/prog',],
hiddenimports=[],
hookspath=None,
runtime_hooks=None)
pyz = PYZ(a.pure)
exe = EXE(pyz,
a.scripts,
exclude_binaries=True,
name='main_test',
debug=False,
strip=None,
upx=True,
console=True )
coll = COLLECT(exe,
a.binaries,
a.zipfiles,
a.datas,
strip=None,
upx=True,
name='main_test')
起初我得到了错误：
ImportError: libmkl_gf.so: cannot open shared object file:
No such file or directory
然后我找到了 .so 库
/home/sean/Canopy/appdata/canopy-1.3.0.1715.rh5-x86/lib
我手动将几个 .so 文件复制到 dist 目录中。
但是，我遇到了另一个错误：
File "/home/sean/Enthought/Canopy_32bit/User/lib/python2.7/site-
packages/PyInstaller/loader/pyi_importers.py", line 409, …我有这个代码:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
from sklearn import datasets
import theano
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:,0:3] # we only take the first two features.
Y = iris.target
X = X.astype(theano.config.floatX)
Y = Y.astype(theano.config.floatX)
model = Sequential()
model.add(Dense(150, 1, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(150, 1, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(150, 1, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))
sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)
model.fit(X, Y, nb_epoch=20, batch_size=150)
score = model.evaluate(X_train, …我发现了一个错误，其中io.open()应该传递'utf-8'而不是'utf8'. 下面的最小可执行代码。为什么 IPython 回溯不指示行号，为什么pdb既不报告函数调用存在错误io.open，也不报告代码中的任何内容io.open？pdb我可以使用IPython 调试器或位于其之上的Canopy 调试器来做什么，以便更轻松地调试这个调试器？
检查我的 IPython 版本也很混乱。Canopy 包管理器报告 和 均已ipython 4.0.0-3安装ipython4 4.0.0-9，但import IPython后面的IPython.version_info计算结果为(2, 4, 1, '')。
my_module.py在 Canopy 代码编辑器中：
import io
def my_function(filename):
with io.open(my_other_function(filename), u'r', u'utf8')
def my_other_function(text):
return u'modified' + text
在 IPython 会话中：
In []: import pdb
In []: import my_module
In []: my_module.my_function(filename)
-------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most …我正在尝试使用and对两个图像myImage和ReflectanceImage进行子绘制，问题是该图形显示在控制台中而不是在新窗口中，我需要将该图形放在一个新的单独窗口中才能保存并在外部使用代码。matplotlibplt
我相信问题实际上与我使用的Linux (Ubuntu)版本有关？或者我遗漏了一些代码？
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
img_directory = "/XXX/XXX/IMG_XXX.TIF"
myImage=cv2.imread(img_directory)
plt.figure()
plt.subplot(221), plt.imshow(myImage),plt.title('Original Image')
plt.subplot(222),
plt.imshow(np.array(reflectanceImage).reshape(1280,960).T),plt.title('Reflectance')p感谢您的帮助。
如何在 Python 3.7 中打开图像？我试过：
1.导入图片Image.open("File_name.jpg")
收到错误：ImportError：没有名为“Image”的模块
收到错误：ImportError：没有名为“cv2”的模块
请让我知道任何其他方式。
我在 Windows 以及 python 和 pyspark 上安装了 canopy IDE。在执行程序代码时，出现了sparK Context的问题：
findspark.init()
conf = SparkConf().setMaster('local').setAppName('MonEssai')
sc = SparkContext.getOrCreate();
lines = sc.textFile("file:///PremiéreEssai/ file9.txt")
fun = lines.flatMap(listsGraph)
results =fun.collect()
for result1 in results:
if(result1):
if ((result1[0].strip().startswith("sub_"))|(result1[0].strip().startswith("start"))):
for k in range(0,len(result1)):
if result1[k] not in Loc:
Loc.append(result1[k])
else :
for j in range(0,len(result1)):
if result1[j] not in Ext:
Ext.append(result1[j])
result3 = sc.parallelize(Ext)
ExtSimilarity= result3.map(MatchExt).filter(lambda x: x != None).collect()
#print(ExtSimilarity)
#print(Loc)
result3 = sc.parallelize(Loc)
result9= result3.map(pos_debut)
result11= result9.map(opcode)
VectOpcode= result11.flatMapValues(f).flatMap(lambda X: [((X[0],len(X[1])))]).groupByKey().mapValues(list)
VectOpcode2 = VectOpcode.collect() …