小编Chi*_*ala的帖子

当我们创建一个新的数字时:

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

我们可以在控制台中看到如下输出:

<Figure size 432x288 with 0 Axes>

所以当我们使用add_axes时:

add_axes(rect, projection=None, polar=False, **kwargs)

我们实际上是否定义了包含"盒子"的x,y轴,这个"盒子"将绑定图形(更具数学意义的轴)并且仅此而已？或者实际上这行代码是创建一个具有所需尺寸的空图形,其中我们稍后添加的任何数据都将被装入？(或以上都没有？)

那个问题让我想知道我怎么能在物理上理解matplotlib的轴是什么.

谢谢你的帮助.

我目前正在为太阳活动区域建立一个数据库，其中一列应该获取区域编号，目前我已通过以下方式声明：

noaa_number = sql.Column(sql.Integer, nullable=True)

但是，由于随着区域的发展可能会分配新的编号，因此哪种列类型可以更好地支持列表来保留给定区域的所有编号？因此，不要有这样的条目：

noaa_number = 12443

我可以将结果存储为：

#a simple entry
noaa_number = [12443]
#or multiple results
noaa_number = [12444,12445]

列表中的这些元素将是整数。

我正在检查文档，最好的想法是将这一列作为字符串放置并解析其中的所有数字。虽然这很好用，但我想知道是否有更好、更合适的方法。

出于好奇，使用 df.columns 或 df.keys() 获取 DataFrame 的列名称（假设是 df）之间有什么实际区别吗？

我按类型检查了结果，看起来完全一样。我是否遗漏了一些东西，或者这两种方法就像看起来一样多余？一种比另一种更适合使用吗？

谢谢。

如果我在脚本中运行多个测试，例如：

import pytest

@pytest.mark.parametrize("test_input,expected", [
    ("3+5", 8),
    ("2+4", 6),
    ("6*9", 42),
])
def test_eval(test_input, expected):
    assert eval(test_input) == expected

@pytest.mark.parametrize('test_input,expected', [
        (1,1),
        (2,2),
        (2,3),
        ])
def test_equal(test_input,expected):
    assert test_input == expected


if __name__ == '__main__':
    '''
    Test Zone!
    '''
    #executing the tests
    pytest.main([__file__]) 

如何使用最后一行pytest.main([__file__])一次运行一个测试，而不是一次运行所有测试？