我正在准备一个大学math课的活动，在介绍学生整合时，我想使用它。 他们会得到一些function和这个function的情节。 然后他们要计算定积分，用一把剪刀剪掉曲线下的面积。 在一个比例尺上，他们将称这张纸，用特定的纸张密度除以显示器上的值，并将结果与之前计算的值进行比较。 对于任务的工作，重要的是，1个单位的情节将是1实际厘米。 我试图用matplotlib和乳胶做到这一点。 但是这并不奏效。 首先我使用下面的python代码生成一个图： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def cm2inches(value): inch = 2.54 return value/inch plt.ioff() #Direct input plt.rcParams['text.latex.preamble']=[r"\usepackage{lmodern}"] #Options params = {'text.usetex' : True, 'font.size' : 10, 'font.family' : 'lmodern', 'text.latex.unicode': True, } plt.rcParams.update(params) def f(x): return x*x h = 0.01 x_min = 0.0 x_max = […]
我想生成一个图表，如下面的链接 http://en.wikipedia.org/wiki/Reaction_coordinate 从安装的python库的计算生成的graphics。 我想这行是顺利的typescspline gnuplot 值E_ads = 234.4211，E_dis = 0.730278和E_reac = -0.8714 任何人都可以帮助我 from ase import * from ase.calculators.jacapo import * import Gnuplot as gp # — Read in all energies datadict = {'H2O' :'water.nc', 'Pt' :'out-Pt.nc', 'H2OPt' :'H2O.Pt.nc', 'OHPt' :'OHPt.nc', 'HPt' :'HPt.nc', } E = {} for label, file in datadict.items(): print 'Reading energy […]
试图安装matplotlib（1.1.0在CentOS上使用python 2.7.3） python setup.py构build 直到看起来不错： running build_ext building 'matplotlib.ft2font' extension gcc -pthread -fno-strict-aliasing -g -O2 -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -fPIC -DPY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL=MPL_ARRAY_API -DPYCXX_ISO_CPP_LIB=1 -I/mnt/storage/laviniag/Tools/Qiime/qiime_software/numpy-1.5.1-release/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include -I/usr/include/freetype2 -I/usr/local/include -I/usr/include -I. -I/mnt/storage/laviniag/Tools/Qiime/qiime_software/python-2.7.3-release/include/python2.7 -c src/ft2font.cpp -o build/temp.linux-x86_64-2.7/src/ft2font.o gcc -pthread -fno-strict-aliasing -g -O2 -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -fPIC -DPY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL=MPL_ARRAY_API -DPYCXX_ISO_CPP_LIB=1 -I/mnt/storage/laviniag/Tools/Qiime/qiime_software/numpy-1.5.1-release/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include -I/usr/include/freetype2 -I/usr/local/include -I/usr/include -I. -I/mnt/storage/laviniag/Tools/Qiime/qiime_software/python-2.7.3-release/include/python2.7 -c src/mplutils.cpp -o […]
是否有可能运行生成一个数字（或数字）的Python代码，并保持这些数字打开，即使在程序结束后？ 目前，当我在我的代码的末尾使用show()时，程序执行$ python somecode.py暂停，直到我closures数字（或数字）。 从而使terminal无法使用。 我是否需要为每个数字分配一个不同的工作ID，以便这些数字与主程序分开运行？ 如果是这样，我怎么能做到这一点？ 当需要以不同的input执行程序有限的次数时，并且不希望将每个得到的数字作为（单独的）文件存储时，这种需求变得明显。 这对于快速比较是方便的。 一个明显的解决scheme是在单独的terminal会话中运行程序。
我的程序用matplotlib绘制了大量的行（〜200k），这非常贪心的记忆。 在绘图之前，我通常拥有大约1.5G的可用内存。 当我显示这些数字时，系统在大约600-800M空闲内存时开始大量交换。 当创build一个巨大的numpy数组时，这种行为是没有被观察到的，它只是瞬间获取所有可用的内存。 这将是很好，搞清楚这是一个matplotlib或系统问题。 我正在使用64位Arch Linux。 UPD：交换级别设置为10.试图将其设置为0，正如DoctororDrivebuild议的那样，但同样的事情。 但是，在使用交换之前，其他程序似乎可以填充几乎所有的内存。
我有一个不断增长的csv文件，看起来像： 143100, 2012-05-21 09:52:54.165852 125820, 2012-05-21 09:53:54.666780 109260, 2012-05-21 09:54:55.144712 116340, 2012-05-21 09:55:55.642197 125640, 2012-05-21 09:56:56.094999 122820, 2012-05-21 09:57:56.546567 124770, 2012-05-21 09:58:57.046050 103830, 2012-05-21 09:59:57.497299 114120, 2012-05-21 10:00:58.000978 -31549410, 2012-05-21 10:01:58.063470 90390, 2012-05-21 10:02:58.108794 81690, 2012-05-21 10:03:58.161329 80940, 2012-05-21 10:04:58.227664 102180, 2012-05-21 10:05:58.289882 99750, 2012-05-21 10:06:58.322063 87000, 2012-05-21 10:07:58.391256 92160, 2012-05-21 10:08:58.442438 80130, 2012-05-21 10:09:58.506494 […]
我是新的堆栈溢出，我希望我不问明显的东西。 事实上，我在网上做了相当多的search，找不到正确的答案/解决scheme。 我正在构build一个基于python的开源跨平台桌面应用程序。 我正在使用cx_freeze来构build分发版本。 cx_freeze在Windows 7和Mac OS X 10.9.2上运行良好，应用程序已经build好。 但是，当我尝试使用相同的setup.py文件在Linux 13.10上构builddiet_version时，出现以下错误： 我的build筑select是： build_exe_options = {"includes":["matplotlib.backends.backend_tkagg","sys","os","PyQt4","numpy","sys","os","matplotlib"], "include_files":[(matplotlib.get_data_path(), 'mpl-data')], "excludes":[], } 我得到以下错误： error: build/exe.linux-x86_64-2.7/mpl-data: Is a directory 我试图在build筑选项中使用mpl-data的完整path，即 build_exe_options = {"includes":["matplotlib.backends.backend_tkagg","sys","os","PyQt4","numpy","sys","os","matplotlib"], "include_files":[("/usr/share/matplotlib/mpl-data", 'mpl-data'), ("/usr/share/matplotlib/mpl-data/fonts", 'mpl-data/fonts'),("/usr/share/matplotlib/mpl-data/images", 'mpl-data/images'),("/etc/matplotlibrc", 'mpl-data')], "excludes":[], } 但我不断得到上面提到的相同的错误。 如果我没有声明build_exe选项，就像我在Windows 7上做的那样，在Linux上我得到以下错误： error: /usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/mpl-data: No such file or directory 我怕发生错误是因为mpl-data位于$ / usr / share / matplotlib / […]
我正在做一个Python课程，我已经在虚拟机中安装了Arch Linux。 当我使用Matplotlib.pyplot来绘制事物（x vs y）时，我得到了一堆错误。 libGL error: pci id for fd 12: 80ee:beef, driver (null) OpenGL Warning: glFlushVertexArrayRangeNV not found in mesa table OpenGL Warning: glVertexArrayRangeNV not found in mesa table OpenGL Warning: glCombinerInputNV not found in mesa table OpenGL Warning: glCombinerOutputNV not found in mesa table OpenGL Warning: glCombinerParameterfNV not found in mesa table […]
我在保存matplotlibanimation时遇到了问题。 当我执行下面的testing脚本时： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylim([0,11]) ax.set_xlim([0,100]) u, v, ims = [], [], [] u.append(0) v.append(10) for i in range(100): u.append(i+1) v.append(10) ims.append(ax.plot(u, v, 'b-', linewidth=3.)) im_ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=50, repeat_delay=3000, blit=True) im_ani.save('c.mp4') 我得到以下错误： im_ani.save('c.mp4') File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/animation.py", line 712, […]
我试图在我的Linux服务器上运行一个python脚本，并制作并保存一些图。 我已经安装了ipython和pylab和matplotlib但是当我运行我的脚本时，我得到这个错误： Traceback (most recent call last): File "/root/dining_hall_graph.py", line 14, in <module> from pylab import * File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/pylab.py", line 1, in <module> from matplotlib.pylab import * File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/pylab.py", line 265, in <module> from matplotlib.pyplot import * File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 97, in <module> _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/__init__.py", line 25, in pylab_setup […]