cmap = mpl.colormaps["viridis"] AttributeError: module 'matplotlib' has no attribute 'colormaps'
以为是mpl没更新的原因，但是更新以后还是报错，怎么办呀
mpl_chord_diagram绘制和弦图报错
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- 2022-04-19 23:39回答 3 已采纳 https://blog.csdn.net/somilong/article/details/79399320?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%25
- 2021-08-11 14:32回答 1 已采纳 matplotlib键鼠交互 按下Ctrl键，鼠标起作用，弹起Ctrl鼠标失效 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() te
- 2022-04-20 14:50回答 1 已采纳 这里x+bar_width 应该是适用于x为数值的情况下,通过整体移动bar_width来达到双柱的效果.你的x本身是字符串,加上str的bar_width当然是没有效果你可以先将x转成等长度的数组[
- 2022-10-06 16:47GUAI_GUAI_daydayup的博客 chord_diagram import chord_diagram flux = np.array([ # [98613000000,734000000,185000000], # [14000000,11719000000,2000000], # [579000000,24000000,75951000000] #95-10 # [74229000000,11200000000,...
- 2022-07-15 18:22回答 1 已采纳 你想用什么颜色
- 回答 4 已采纳 你的代码里 df = get_price()并不是对get_price进行定义了，恰恰相反，这句代码是要使用它，但是它之前没有被定义，所以报错了。你检查一下是不是在代码的其他地方有类似于 def ge
- 2023-04-13 22:37回答 1 已采纳 这个错误信息显示缺少libgmp.so.3库，可能是由于系统缺少GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）库或者版本不兼容。同时，还有一个错误提示无法
- 2020-12-12 16:40佐佑思维的博客 弦图(Chord Diagram)主要用于展示多个对象之间的关系，连接圆上任意两点的线段叫做弦，弦（两点之间的连线）就代表着两者之间的关联关系。弦图虽然看起来有点眼花缭乱，但是它却非常适合用户分析复杂数据的关联关系...
- 2021-07-20 17:59回答 2 已采纳 换一下版本试试：https://stackoverflow.com/questions/67345287/matplotlib-directory-not-found-while-using-pyin
- 2021-05-12 19:03回答 4 已采纳 我是mac，需要重装matplotlib conda install matplotlib=3.2
- 2021-05-11 15:31回答 7 已采纳 由于在dialog中使用了wx.ID_OPEN这个style参数导致错误的发生，改用wx.FD_OPEN。将71行的代码改成：dialog = wx.FileDialog(None, "Choose
- 2024-07-04 16:13hellenionia的博客 小提琴图可以将一组或多组数据的数值变量分布可视化。相比有时会隐藏数据特征的箱形图相比，小提琴图值得更多关注。# 加载数据# 绘图显示plt.show()
- 2021-09-12 13:54回答 2 已采纳 同学你好，散点是无法生成surface的，必须是网格点2D才能生成平面还有你这句 for row in reader: X=int(float(row[1]))
- 2022-04-12 08:18IT农民工1的博客 ).dt.year # 选择几年的数据展示即可 year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010] temp = temp[temp['year'].isin(year_list)] # 绘制每年的直方图，以年和平均温度分组，并使用'count'...
- 2022-04-21 22:03数据不吹牛的博客 ).dt.year # 选择几年的数据展示即可 year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010] temp = temp[temp['year'].isin(year_list)] # 绘制每年的直方图，以年和平均温度分组，并使用'count'...
- 2021-09-12 18:25我爱Python数据挖掘的博客 ).dt.year # 选择几年的数据展示即可 year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010] temp = temp[temp['year'].isin(year_list)] # 绘制每年的直方图，以年和平均温度分组，并使用'count'函数进行汇总 ...
- 2021-09-19 11:00Sim1480的博客 ).dt.year # 选择几年的数据展示即可 year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010] temp = temp[temp['year'].isin(year_list)] # 绘制每年的直方图，以年和平均温度分组，并使用'count'...
- 2024-01-28 20:08gpt886的博客 先使用Matplotlib绘制堆积图，设置stackplot()的baseline参数，可将数据围绕x轴展示。不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！树图主要用来可视化树形数据...
- 2024-01-21 06:33Bxwfjdjdbdgj的博客 先使用Matplotlib绘制堆积图，设置stackplot()的baseline参数，可将数据围绕x轴展示。树图主要用来可视化树形数据结构，是一种特殊的层次类型，具有唯一的根节点，左子树，和右子树。使用Matplotlib的fill_between()...
- 2022-10-31 09:45网络安全学习规划的博客 ).dt.year #选择几年的数据展示即可 year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010] temp = temp[temp[‘year’].isin(year_list)] #绘制每年的直方图，以年和平均温度分组，并使用’count’函数进行汇总 ...
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