此处将为大家介绍关于Matplotlib图facecolor的详细内容，并且为您解答有关背景色的相关问题，此外，我们还将为您介绍关于ImportError：未安装带有matplotlib的名为matp
此处将为大家介绍关于Matplotlib图facecolor的详细内容，并且为您解答有关背景色的相关问题，此外，我们还将为您介绍关于ImportError：未安装带有matplotlib的名为matplotlib的模块、java版matplotlib，matplotlib4j使用，java中调用matplotlib或者其他python脚本、matplotlib - 数据框 - 如何在 matplotlib 的背景上有真实的地图、matplotlib 3.0.0，无法从“ matplotlib”导入名称“ get_backend”的有用信息。
本文目录一览：- Matplotlib图facecolor（背景色）（matplotlib背景颜色）
- ImportError：未安装带有matplotlib的名为matplotlib的模块
- java版matplotlib，matplotlib4j使用，java中调用matplotlib或者其他python脚本
- matplotlib - 数据框 - 如何在 matplotlib 的背景上有真实的地图
- matplotlib 3.0.0，无法从“ matplotlib”导入名称“ get_backend”
Matplotlib图facecolor（背景色）（matplotlib背景颜色）
有人可以解释一下设置图形的面色时为什么下面的代码不起作用吗？
import matplotlib.pyplot as plt# create figure instancefig1 = plt.figure(1)fig1.set_figheight(11)fig1.set_figwidth(8.5)rect = fig1.patchrect.set_facecolor(''red'') # works with plt.show(). # Does not work with plt.savefig("trial_fig.png")ax = fig1.add_subplot(1,1,1)x = 1, 2, 3y = 1, 4, 9ax.plot(x, y)# plt.show() # Will show red face color set above using rect.set_facecolor(''red'')plt.savefig("trial_fig.png") # The saved trial_fig.png DOES NOT have the red facecolor.# plt.savefig("trial_fig.png", facecolor=''red'') # Here the facecolor is red.当我使用fig1.set_figheight(11)fig1.set_figwidth(8.5)这些命令指定图形的高度和宽度时，这些命令将被拾取plt.savefig("trial_fig.png")。但是，没有选择Facecolor设置。为什么？
谢谢你的帮助。
答案1
小编典典这是因为savefig覆盖图形背景的面色。
（实际上，这是有意的。假设是您可能希望使用facecolorkwarg来控制保存的图形的背景色。不过，savefig这是一个令人困惑且不一致的默认值！）
最简单的解决方法是做fig.savefig(''whatever.png'', facecolor=fig.get_facecolor(),edgecolor=''none'')（我在这里指定edgecolor，因为实际图形的默认edgecolor是白色，这将在保存的图形周围提供白色边框）
希望有帮助！
ImportError：未安装带有matplotlib的名为matplotlib的模块
代码行：
import matplotlib
错误：
ImportError：没有名为“ matplotlib”的模块
问题：
which python3.4 % /usr/bin/python3.4
matplotlib在哪里安装？
sudo find /usr | grep matplotlib % /usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/...
一些注意事项：
- 操作系统：Linux Mint 17.2
- 我需要使用Python 3.4
解决方案：
-
import sys sys.path.append('/usr/lib/pymodules/python2.7/')（对此不满意）。 -
使用
pip3 install matplotlib或sudo pip3 install matplotlib（接收错误，我也不喜欢这一点）。 -
使用
sudo apt-get install python-matplotlib（可能是完美的选择，但在python2.7目录中安装了matplotlib）。
我如何使Matplotlib适用于python3？谢谢
java版matplotlib，matplotlib4j使用，java中调用matplotlib或者其他python脚本
写在前面，最近需要在java中调用matplotlib，其他一些画图包都没这个好，毕竟python在科学计算有优势。找到了matplotlib4j，大概看了下github上的https://github.com/sh0nk/matplotlib4j，maven repository：
<dependency>
<groupId>com.github.sh0nk</groupId>
<artifactId>matplotlib4j</artifactId>
<version>0.5.0</version>
</dependency>
简单贴个测试类，更多的用法在test报下有个MainTest.class。
@Test
public void testPlot() throws IOException, PythonExecutionException, ClassNotFoundException, NoSuchMethodException, illegalaccessexception, InvocationTargetException, InstantiationException {
Plot plot = Plot.create(PythonConfig.pythonBinPathConfig("D:\\python3.6\\python.exe"));
plt.plot()
.add(Arrays.asList(1.3, 2))
.label("label")
.linestyle("--");
plt.xlabel("xlabel");
plt.ylabel("ylabel");
plt.text(0.5, 0.2, "text");
plt.title("Title!");
plt.legend();
plt.show();
}
下面问题来了，这个对matplotlib的封装不是很全面，源码里也有很多todo，有很多函数简单用用还行，很多重载用不了，比如plt.plot(xdata,ydata)可以，但是无法在其中指定字体plt.plot(xdata,ydata，fontsize=30);
所以想要更全面的用法还得自己动手，几种办法：
- 大部分还是用matplotlib4j中的，个别的自己需要的但里头没有的函数，实现他的builder接口，重写build方法，返回一个py文件中命令行的字符串形式，然后反射取到PlotImpl中的成员变量registeredBuilders，往后追加命令行，感觉适用于只有极个别命令找不到的情况，挺麻烦的，而且要是传nd.array(…)这种参数还得额外拼字符串。
//拿到plotImpl中用于组装python脚本语句的的registeredBuilders，需要加什么直接添加新的builder就行了
Field registeredBuildersField = plt.getClass().getDeclaredField("registeredBuilders");
registeredBuildersField.setAccessible(true);
List<Builder> registeredBuilders = (List<Builder>) registeredBuildersField.get(plt);
TicksBuilder ticksBuilder = new TicksBuilder(yList, "yticks", fontSize);
registeredBuilders.add(ticksBuilder);
- 这种比较直接，参照matplotlib4j底层，直接写py.exe文件，执行命令行，比较推荐这种，一行一行脚本自己写，数据拼装方便，看起来直观。比如写如下的脚本并执行，搞两组数据，画个散点图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(np.array(自己的x数据), np.array(自己的y数据), 'k.', markersize=4)
plt.xlim(0,6000)
plt.ylim(0,24)
plt.yticks(np.arange(0, 25, 1), fontsize=10)
plt.title("waterfall")
plt.show()
像下面这么写就行了
//1. 准备自己的数据 不用管
List<Float> y_secondList_formatByHours = y_secondList.stream().map(second -> (float)second / 3600).collect(Collectors.toList());
//2.准备命令行list，逐行命令添加
List<String> scriptLines = new ArrayList<>();
scriptLines.add("import numpy as np");
scriptLines.add("import matplotlib.pyplot as plt");
scriptLines.add("plt.plot("+"np.array("+x_positionList+"),"+"np.array(" +y_secondList_formatByHours+"),\"k.\",label=\"waterfall\",lw=1.0,markersize=4)");
scriptLines.add("plt.xlim(0,6000)");
scriptLines.add("plt.ylim(0,24)");
scriptLines.add("plt.yticks(np.arange(0, 25, 1), fontsize=10)");
scriptLines.add("plt.title(\"waterfall\")");
scriptLines.add("plt.show()");
//3. 调用matplotlib4j 里面的pycommond对象，传入自己电脑的python路径
pycommand command = new pycommand(PythonConfig.pythonBinPathConfig("D:\\python3.6\\python.exe"));
//4. 执行，每次执行会生成临时文件 如C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\1623292234356-0\exec.py，这个带的日志输出能看到，搞定
command.execute(Joiner.on('\n').join(scriptLines));
matplotlib - 数据框 - 如何在 matplotlib 的背景上有真实的地图
geopandas 提供了一个 API，让这一切变得非常简单。这是一个示例，其中地图放大到非洲大陆：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas
df = pd.DataFrame(
{'Latitude': np.random.uniform(-20,10,100),'Longitude': np.random.uniform(40,20,100)})
gdf = geopandas.GeoDataFrame(
df,geometry=geopandas.points_from_xy(df.Longitude,df.Latitude))
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
ax = world[world.continent == 'Africa'].plot(color='white',edgecolor='black')
# We can now plot our ``GeoDataFrame``.
gdf.plot(ax=ax,color='red')
plt.show()
结果：
matplotlib 3.0.0，无法从“ matplotlib”导入名称“ get_backend”
使用Windows 10将anaconda用作程序包管理器。我有一个运行python
3.7的基本环境，其中matplotlib可以正常工作。创建新环境并安装keras和matplotlib时，我开始遇到问题：
>>> import matplotlib.pyplot as pltTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1111, in <module> rcParamsOrig = RcParams(rcParams.copy()) File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 891, in __getitem__ from matplotlib import pyplot as plt File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 32, in <module> import matplotlib.colorbar File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\colorbar.py", line 40, in <module> import matplotlib._constrained_layout as constrained_layout File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\_constrained_layout.py", line 52, in <module> from matplotlib.legend import Legend File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\legend.py", line 43, in <module> from matplotlib.offsetbox import HPacker, VPacker, TextArea, DrawingArea File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\offsetbox.py", line 33, in <module> from matplotlib.image import BboxImage File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\image.py", line 19, in <module> from matplotlib.backend_bases import FigureCanvasBase File "C:\...\Anaconda3\envs\keras_env\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 46, in <module> from matplotlib import (ImportError: cannot import name ''get_backend''有什么建议？这是conda的全新安装。我为到达此处所做的所有工作都是运行conda create --name keras_env kerasmatplotlib，进入环境并尝试导入matplotlib。这些是conda安装的软件包：
## Package Plan ##environment location: C:\...\Anaconda3\envs\keras_envadded / updated specs:- keras- matplotlibThe following NEW packages will be INSTALLED:_tflow_select: 2.2.0-eigenabsl-py: 0.5.0-py36_0astor: 0.7.1-py36_0blas: 1.0-mklca-certificates: 2018.03.07-0certifi: 2018.10.15-py36_0cycler: 0.10.0-py36h009560c_0freetype: 2.9.1-ha9979f8_1gast: 0.2.0-py36_0grpcio: 1.12.1-py36h1a1b453_0h5py: 2.8.0-py36h3bdd7fb_2hdf5: 1.10.2-hac2f561_1icc_rt: 2017.0.4-h97af966_0icu: 58.2-ha66f8fd_1intel-openmp: 2019.0-118jpeg: 9b-hb83a4c4_2keras: 2.2.4-0keras-applications: 1.0.6-py36_0keras-base: 2.2.4-py36_0keras-preprocessing: 1.0.5-py36_0kiwisolver: 1.0.1-py36h6538335_0libpng: 1.6.35-h2a8f88b_0libprotobuf: 3.6.0-h1a1b453_0markdown: 3.0.1-py36_0matplotlib: 3.0.0-py36hd159220_0mkl: 2019.0-118mkl_fft: 1.0.6-py36hdbbee80_0mkl_random: 1.0.1-py36h77b88f5_1numpy: 1.15.3-py36ha559c80_0numpy-base: 1.15.3-py36h8128ebf_0openssl: 1.0.2p-hfa6e2cd_0pip: 10.0.1-py36_0protobuf: 3.6.0-py36he025d50_0pyparsing: 2.2.2-py36_0pyqt: 5.9.2-py36h6538335_2python: 3.6.7-h33f27b4_0python-dateutil: 2.7.3-py36_0pytz: 2018.5-py36_0pyyaml: 3.13-py36hfa6e2cd_0qt: 5.9.6-vc14h1e9a669_2scipy: 1.1.0-py36h4f6bf74_1setuptools: 40.4.3-py36_0sip: 4.19.8-py36h6538335_0six: 1.11.0-py36_1sqlite: 3.25.2-hfa6e2cd_0tensorboard: 1.11.0-py36he025d50_0tensorflow: 1.11.0-eigen_py36h346fd36_0tensorflow-base: 1.11.0-eigen_py36h45df0d8_0termcolor: 1.1.0-py36_1tornado: 5.1.1-py36hfa6e2cd_0vc: 14.1-h0510ff6_4vs2015_runtime: 14.15.26706-h3a45250_0werkzeug: 0.14.1-py36_0wheel: 0.32.2-py36_0wincertstore: 0.2-py36h7fe50ca_0yaml: 0.1.7-hc54c509_2zlib: 1.2.11-h8395fce_2答案1
小编典典此问题已在此处报告，并已在此处修复。该修补程序将在matplotlib
3.0.1中提供，该版本计划在未来几天内发布。
在此之前，您可以将python <= 3.6.6与matplotlib 3.0.0结合使用。或者，您可以使用matplotlib
2.2.3，也可以尝试在链接的问题中提出的修复程序，即在matplotlib找到它的路径之一中创建matplotlibrc文件。
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