MatplotlibDeprecationWarning: Axes3D(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. Pass the keyword argument auto_add_to_figure=False and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. The default value of auto_add_to_figure will change to False in mpl3.5 and True values will no longer work in 3.6. This is consistent with other Axes classes. ax = Axes3D(fig)

时间: 2024-04-01 20:35:20 浏览: 227
这个警告意味着在 Matplotlib 3.4 中，`Axes3D` 类的默认行为已经发生了变化。在早期版本中，`Axes3D` 会自动将自己添加到当前的图形中。但是在 3.4 中，这种行为已经被认为是不推荐的了。为了避免这个警告，你需要将 `auto_add_to_figure` 参数设置为 `False`，并使用 `fig.add_axes(ax)` 将 `Axes3D` 对象手动添加到图形中。这个参数的默认值将在 Matplotlib 3.5 中更改为 `False`，并且在 3.6 中，`auto_add_to_figure=True` 的值将不再起作用。
相关问题

matplotlibdeprecationwarning: axes3d(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. pass the keyword argument auto_add_to_figure=false and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. the default value of auto_add_to_figure will change to fal

### 回答1： se in mpl 3.5 and mpl_toolkits.mplot3d.axes3d will no longer support the auto_add_to_figure parameter. 这是matplotlib库的一个警告，意思是在3.4版本之后，使用axes3d(fig)将自身添加到图形中已经被弃用了。现在需要传递关键字参数auto_add_to_figure=false，并使用fig.add_axes(ax)来抑制此警告。auto_add_to_figure的默认值将在mpl 3.5中更改为false，而mpl_toolkits.mplot3d.axes3d将不再支持auto_add_to_figure参数。 ### 回答2： matplotlibdeprecationwarning: axes3d(fig)添加自己到图形中已经过时，自3.4版本开始，传递关键字参数auto_add_to_figure=false并使用fig.add_axes(ax)来抑制此警告。 自动将auto_add_to_figure的默认值更改为fal。 这段警告信息是关于matplotlib库中使用axes3d函数时的警告信息。它表明，如果你使用axes3d函数来创建3D图形，则该函数会自动将其添加到图形中。然而，这种行为已经过时，并且在未来的版本中将被移除。因此，为了使你的代码不受影响，建议使用新的方法来添加3D图形。 更具体地说，你可以通过将关键字参数auto_add_to_figure设置为false来抑制警告信息，并使用fig.add_axes(ax)方法来手动将3D图形添加到图形中。这样，你就可以使用新的方法添加3D图形，而不会受到警告信息的影响。 总的来说，这段警告信息告诉我们，matplotlib库正在发展和更新。因此，当我们使用matplotlib提供的函数时，我们必须时刻关注它们的更新和变化，以避免在未来的版本中遇到问题。所以，我们应该牢记这些警告信息，并尽可能遵循最新的方法和技术，来创建优秀的可视化效果。 ### 回答3： matplotlib是一种Python下广泛使用的绘图库，它支持多种绘图方式，包括2D和3D绘图。在使用matplotlib进行3D绘图时，可能会遇到一个叫做“axes3d(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4”的警告信息。 警告信息的意思是，使用axes3d(fig)将自身添加到图形中的做法已经不再被建议使用，因为这会导致一些不必要的问题。从matplotlib 3.4版本开始，警告信息的默认值将更改为false。因此，建议我们在使用axes3d时，传递一个关键字参数auto_add_to_figure=false，以及使用fig.add_axes(ax)的方式来避免这个警告信息。 简单来说，这个警告信息是为了提醒我们在使用matplotlib进行3D绘图时要注意不必要的自动添加问题。如果我们忽略这个警告信息，可能会导致一些意想不到的问题。因此，我们需要及时采取措施，对警告信息进行有效的处理。 总之，对于matpoltlib的3D绘图，如果出现“axes3d(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4”的警告信息，我们应该注意到这个问题，并及时采取措施以避免出现不必要的后果。同时，我们还应该对matplotlib的相关文档进行深入的学习，以便更好地了解该库的使用方法和注意事项。

C:\Users\86135\AppData\Local\Temp\ipykernel_19564\445934344.py:42: MatplotlibDeprecationWarning: Calling gca() with keyword arguments was deprecated in Matplotlib 3.4. Starting two minor releases later, gca() will take no keyword arguments. The gca() function should only be used to get the current axes, or if no axes exist, create new axes with default keyword arguments. To create a new axes with non-default arguments, use plt.axes() or plt.subplot(). ax = fig.gca(projection='3d')

这是Matplotlib中的一条DeprecationWarning，意思是使用`gca()`函数时不应该再使用关键字参数。在Matplotlib 3.4版本之后，使用关键字参数会报错。建议使用`plt.axes()`或`plt.subplot()`来创建具有非默认参数的新轴。如果想要获取当前轴，可以直接调用`gca()`函数，不需要传入任何参数。
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matplotlibdeprecationwarning: calling gca() with keyword arguments was deprecated in matplotlib 3.4. starting two minor releases later, gca() will take no keyword arguments. the gca() function should only be used to get the current axes, or if no axes exi

这是 Matplotlib 中的警告信息，意思是在 Matplotlib 3.4 版本中，使用带关键字参数的 gca() 函数已经被弃用，并且在之后的两个次要版本中，gca() 函数将不再接受任何关键字参数。因此，应该只在需要获取当前坐标轴...

MatplotlibDeprecationWarning: Auto-removal of overlapping axes is deprecated since 3.6 and will be removed two minor releases later; explicitly call ax.remove() as needed. ax = plt.subplot(2,5,i+1)MatplotlibDeprecationWarning: Auto-removal of overlapping axes is deprecated since 3.6 and will be removed two minor releases later; explicitly call ax.remove() as needed. ax = plt.subplot(2,5,i+1)

这是一条重复的警告信息，它表明在你的代码中多次出现了相同的问题。警告指出，自动删除重叠的坐标轴的功能已被弃用，并将在两个次要版本后移除。警告建议在需要的时候显式调用ax.remove()来删除重叠的坐标轴。...

import tkinter as tk from tkinter import ttk from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.figure import Figure import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D class PackingSystemApp: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("飞机拖车码垛系统") # 创建3D图形 self.fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100) self.ax = self.fig.add_subplot(111, projection='3d') self.ax.set_xlim([0, 200]) self.ax.set_ylim([0, 80]) self.ax.set_zlim([0, 80]) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.master, self.fig) self.canvas.draw() self.canvas.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建待装载行李数量标签 self.label = ttk.Label(self.master, text="待装载行李数量：8") self.label.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X) # 创建START和PAUSE按钮 self.start_button = ttk.Button(self.master, text="START", command=self.start) self.start_button.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X) self.pause_button = ttk.Button(self.master, text="PAUSE", command=self.pause) self.pause_button.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X) # 创建显示区域 self.display_frame = ttk.LabelFrame(self.master) self.display_frame.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH, expand=True) self.fill_rate_label = ttk.Label(self.display_frame, text="填充率：0 % 时间：0 s") self.fill_rate_label.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X) # 创建控制按钮 self.control_frame = ttk.Frame(self.master) self.control_frame.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) self.start_button_control = ttk.Button(self.control_frame, text="开启", command=self.start_simulation) self.start_button_control.pack(side=tk.LEFT) self.return_button_control = ttk.Button(self.control_frame, text="返回", command=self.return_to_main) self.return_button_control.pack(side=tk.LEFT) self.close_button_control = ttk.Button(self.control_frame, text="关闭", command=self.close) self.close_button_control.pack(side=tk.RIGHT) def start(self): print("Start button clicked") def pause(self): print("Pause button clicked") def start_simulation(self): print("Simulation started") def return_to_main(self): print("Return to main") def close(self): self.master.destroy() if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = PackingSystemApp(root) root.mainloop()运行错误

self.ax = self.fig.add_subplot(111, projection='3d') # 需要提前导入Axes3D 2. **动态更新机制**：添加定时器实现动画效果 python def start_simulation(self): self.timer = self.fig.canvas.new_timer...

fig = pl.figure() ax = Axes3D(fig,auto_add_to_figure=False) ax.plot3D(track1[:, 0], track1[:, 1], track1[:, 2], lw=1) ax.plot3D(track2[:, 0], track2[:, 1], track2[:, 2], lw=1)

这是一个使用 Matplotlib 库绘制三维图形的代码片段，其中 fig 是一个 Figure 对象，ax 是一个 Axes3D 对象，track1 和 track2 是包含三维坐标的数组。ax.plot3D() 方法用于绘制三维线条。

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR'] x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum') # 填色 v = gaussian_filter(v, sigma=3) cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor) # 填图 c_level_station = rain_frame_ah[ (rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))] c_level_station = c_level_station.reset_index()可以帮我改成在地里坐标轴上绘制散点图吗

当然可以，你可以使用geo_axes.scatter方法在地图上绘制散点图。下面是修改后的代码： fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper....

ax = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)这段代码的作用是什么

auto_add_to_figure=False 参数指定不将 Axes3D 自动添加到 Figure 对象中，需要手动调用 fig.add_axes(ax) 方法将其添加到 Figure 对象中。通过 Axes3D 对象，我们可以在三维空间中绘制各种图形，例如散点图、线图...

x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错NotImplementedError: Axes3D currently only supports the aspect argument 'auto'. You passed in 'equal'.

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 ax.plot_surface(x,y,z) # 调整视角 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整坐标轴比例 ax.set_box_aspect('auto') # 隐藏坐标轴 ax....

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set...

请分析为什么两段代码输出的结果不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

答：两段代码输出的结果不同是因为第一段代码设置了坐标轴标签，而第二段代码没有设置。在第一段代码中，ax.set_xlabel('X Label')、ax.set_ylabel('Y Label')、ax.set_zlabel('Z Label')这三行代码设置了三个坐标轴...

fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) fig.add_axes(ax)什么意思

这段代码的意思是在创建一个三维图形的画布，并在该画布上添加一个坐标轴。...3. fig.add_axes(ax)：将创建的三维坐标轴对象添加到画布中。 这样，我们就可以在这个三维坐标轴上绘制各种三维图形。

现有1500个二维空间的数据点,import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral),编写一个python程序不调用locally_linear_embedding，实现LLE降维

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D from sklearn.datasets import make_swiss_roll def lle(X, k, d): # LLE 算法实现，代码略 return Y # 生成数据 n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make...
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软