在教材实例编写雷达图时出现ValueError,具体如下:
ValueError: The number of FixedLocator locations (7), usually from a call to set_ticks, does not match the number of ticklabels (6).
而原代码如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['综合','KDA','发育','推进','生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7,5,6,9,8,7]) angles = np.linspace(0,2*np.pi,nAttr,endpoint=False) data = np.concatenate((data,[data[0]])) angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111,polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels) plt.figtext(0.52,0.95,'DOTA能力值雷达图',ha='center') plt.grid(True) plt.show()
原因在于对array类型data、angles进行封闭时,未对labels进行相同操作,导致labels内元素个数与前两者不相同,从而出现ValueError。
之前在网上寻找解决方案,发现大多数答主选着将对data、angles进行封闭的语句注释掉,但这样就会导致雷达图不完整,缺少一条连线:
而只需对labels同样进行封闭即可:
data = np.concatenate((data,[data[0]])) angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) labels=np.concatenate((labels,[labels[0]])) #对labels进行封闭
最终运行结果
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月23日
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