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私はnumpyのsavetxt関数を介してデータを保存しています。スクリプトをプロットすると、スクリプトはエラーなく実行されますが、曲線は表示されません。空のウィンドウのみです。私は別のファイル(もsavetxtを使用して保存)から.txtのデータをインポートするときに、同じスクリプトが細かいプロットを作るmatplotlib/pyplotは特定の.txtファイルからデータをプロットしていません
:これは奇妙です。
たとえば、スクリプト内にデータポイントを作成するとします。ある範囲でそれはプロットします。
.txtデータは、が読み込まれています。これを画面に印刷しました。
バックエンドを確認したところ、TkAggがインターネットに接続することに同意しました。
私のコードはよく
# this script makes the plots of the eigenvalue distributions for the AAS 17-225 paper
# import python modules
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
# set plot options
mpl.rcParams['xtick.major.size'] = 7
mpl.rcParams['xtick.major.width'] = 3.0
mpl.rcParams['ytick.major.size'] = 7
mpl.rcParams['ytick.major.width'] = 3.0
mpl.rcParams['axes.linewidth'] = 3.5
plt.rc('text',usetex=True)
mpl.rcParams['text.latex.preamble']=[r"\usepackage{amsmath}"]
plt.rc('font',family='serif')
plt.rc('axes',labelsize=24)
plt.rc('xtick',labelsize=24)
plt.rc('ytick',labelsize=24)
plt.rc('font',weight='bold')
plt.rc('axes',titlesize=20)
# plot method arguments
lw = 2 # linewidth
left_adj = 0.055 # left adjustment
right_adj = 0.985 # left adjustment
top_adj = 0.975 # left adjustment
bottom_adj = 0.075 # left adjustment
wspace = 0.205 # horizontal space between plots
hspace = 0.2 # verticle space between plots
n_suplot_rows = 2 # number of subplot rows
n_suplot_columns = 3 # number of subplot columns
# load data
dataDir ='/mnt/E0BA55A7BA557B4C/research/independent/recursivequats/paperCode/'
df1 = dataDir+'lamda_0p1_0p1.txt'
df2 = dataDir+'lamda_0.1_0.5.txt'
df3 = dataDir+'lamda_0.1_1.0.txt'
df4 = dataDir+'lamda_0.5_0.5.txt'
df5 = dataDir+'lamda_0.5_1.0.txt'
df6 = dataDir+'lamda_1.0_1.0.txt'
profile1 = np.loadtxt(df1)
profile2 = np.loadtxt(df2)
profile3 = np.loadtxt(df3)
profile4 = np.loadtxt(df4)
profile5 = np.loadtxt(df5)
profile6 = np.loadtxt(df6)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(n_suplot_rows,n_suplot_columns,1)
p1, = ax1.plot(profile1[:,1],profile1[:,0],linewidth=lw)
ax2 = fig.add_subplot(n_suplot_rows,n_suplot_columns,2)
p1, = ax2.plot(profile2[:,1],profile2[:,0],linewidth=lw)
ax3 = fig.add_subplot(n_suplot_rows,n_suplot_columns,3)
p1, = ax3.plot(profile3[:,1],profile3[:,0],linewidth=lw)
ax4 = fig.add_subplot(n_suplot_rows,n_suplot_columns,4)
p1, = ax4.plot(profile4[:,1],profile4[:,0],linewidth=lw)
ax5 = fig.add_subplot(n_suplot_rows,n_suplot_columns,5)
p1, = ax5.plot(profile5[:,1],profile5[:,0],linewidth=lw)
ax6 = fig.add_subplot(n_suplot_rows,n_suplot_columns,6)
p1, = ax5.plot(profile6[:,1],profile6[:,0],linewidth=lw)
plt.subplots_adjust(left=left_adj,right=right_adj,top=top_adj,bottom=bottom_adj,wspace=wspace,hspace=hspace)
plt.show()
を使用すると、データが正しく読み込まれていることを確認するためにプロットしようとしているデータを印刷します。 –
データは3333×2行列で構成されているため、この方法は実現できません。私は同様のサイズのデータを問題なく描いてきました。 – SZN
*すべてのデータを印刷する必要はありません。たとえば、プロットしようとしている最初の3つの点と最後の3つの点を見てみましょう。 'profile1.shape'、' profile1.dtype'、 'profile1.max()'、 'profile1.min()'もチェックしてください。 –