首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

matplotlib访问ax[i]导致TypeError:“int”对象不可订阅

问题描述:当使用matplotlib库中的ax[i]进行访问时,出现TypeError:“int”对象不可订阅的错误。

回答: matplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的Python库。在使用matplotlib时,我们可以创建一个或多个子图(subplot),每个子图都有一个对应的轴(axis),可以通过轴来进行图表的绘制和操作。

根据问题描述,出现TypeError:“int”对象不可订阅的错误,这通常是因为ax[i]中的i是一个整数,而不是一个有效的轴对象。可能的原因是在创建子图时,没有正确地将轴对象赋值给ax变量。

解决这个问题的方法是确保在访问ax[i]之前,正确地创建了子图并将轴对象赋值给了ax变量。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含2个子图的图表
fig, ax = plt.subplots(2)

# 绘制第一个子图
ax[0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])

# 绘制第二个子图
ax[1].plot([1, 2, 3, 4], [3, 2, 4, 1])

# 显示图表
plt.show()

在上面的示例代码中,我们使用plt.subplots(2)创建了一个包含2个子图的图表,并将轴对象赋值给了ax变量。然后,我们可以通过ax[0]和ax[1]来访问每个子图的轴对象,进行图表的绘制操作。

对于matplotlib的更多详细信息和用法,请参考腾讯云的matplotlib产品文档:matplotlib产品文档

注意:本回答中提供的链接是腾讯云的相关产品文档,仅供参考。在实际使用中,您可以根据自己的需求选择合适的云计算服务提供商和相关产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ProPlot 基本语法及特点

作为一个简洁的 Matplotlib 包装器,ProPlot 库是 Matplotlib 面向对象绘图方法(object-oriented interface)的高级封装,整合了 cartopy/Basemap...多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时,不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条(colorbar)和图例的重复绘制操作,导致绘图代码冗长。..., data in zip(axs, datas): on = ('off', 'on')[int(span)] ax.plot(data, cycle=cycle)...., ax=ax),需要从父图中借用部分空间,这可能导致具有多个子图的图形对象的显示出现不对称问题。...而在 Matplotlib 中,绘制插入绘图对象内部的颜色条和生成宽度一致的子图外部颜色条通常也很困难,因为插入的颜色条会过宽或过窄,与整个子图存在比例不协调等问题。

38730

40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

10.3K21

40000字 Matplotlib 实战

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

7.9K30

Matplotlib制作动画

除了这些优点之外,也有许多不足之处: · Matplotlib常常不可避免地存在冗繁的API(应用程序编程接口) · 有时默认样式设计不如人意 · 对web和交互式图表的支持较低 · 处理大型及复杂的数据时速度常常较慢...本文的访问密码可在GithubRepository中获取。 基本动画:移动的正弦波 在电脑中,利用FuncAnimation创建正弦波的基本动画。动画源代码可在Matplotlib动画教程中获取。...ax.plot([], [], lw=3) def init(): line.set_data([], []) return line, def animate(i): x =...然后,创建无内容的行对象,其本质上是在动画中可修改的对象。稍后用数据来填充行对象。 · 在第11行到13行,创建init函数,触发动画发生。此函数初始化数据,并限定轴范围。...() #creating a subplot ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) def animate(i): data = open( stock.txt , r )

2.2K31

可能是全网最全的Matplotlib可视化教程

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())         ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

8.5K10

40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

7.9K30

40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

8K10

学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

10.7K11

11种 Matplotlib 科研论文图表实现 !!

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

20710

学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

8.1K20

数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

这种跨平台、面面俱到的特点已经成为 Matplotlib 最强大的功能之一,Matplotlib 也因此吸引了大量用户,进而形成了一个活跃的开发者团队,晋升为 Python 科学领域不可或缺的强大武器。...'col':每个子图列共用一个 x 轴或 y 轴 ---- 示例 # 先创建图形网格 # ax是一个包含两个Axes对象的数组 fig, ax = plt.subplots(2) # 在每个对象上调用plot...+= ax.plot(x, np.sin(x - i * np.pi / 2), styles[i], color=colors[i]) ax.axis('equal...坐标轴刻度与标签 可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象的容器,例如每个 figure都会包含一个或多个 axes对象,每个 axes对象又会包含其他表示图形内容的对象。...', ':'] x = np.linspace(0, 10, 1000) # 画四条线 for i in range(4): lines += ax.plot(x, np.sin(x - i *

3.7K40

全文 40000 字,最强(全) Matplotlib 实操指南

我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...返回值中 ax 是一个 NumPy 数组,里面含有每一个子图表的实例,你可以使用 NumPy 索引的语法很简单的获得它们: # axes是一个2×3的数组,可以通过[row, col]进行索引访问 for...更多关于 Matplotlib 的箭头和标注样式的讨论和例子可以访问 Matplotlib gallery,特别是标注演示[6]。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器:例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象,每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。...ax[i, j].yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) ax[i, j].imshow(faces[10 * i + j], cmap="

6.2K30
领券