做美图 网站有哪些,wordpress哪些插件,做的好的电商网站,江门网页模板建站我创建了Django视图“graph”#xff0c;目的是显示从matplotlib.pyplot模块。我编写了我的函数plot\u bubbles#xff08;返回amatplotlib.figure.figure对象#xff09;在脚本数据中_分析.py导入到视图.py脚本。在
Tkinter只能在主线程上运行#xff0c;我的网页在我第一…我创建了Django视图“graph”目的是显示从matplotlib.pyplot模块。我编写了我的函数plot\u bubbles返回amatplotlib.figure.figure对象在脚本数据中_分析.py导入到视图.py脚本。在
Tkinter只能在主线程上运行我的网页在我第一次请求时按预期工作但在刷新或再次请求时它不显示图像。我的理解是当视图再次被请求时Django在一个新线程上操作代码。在from django.http import HttpResponse
from . import data_analysis
import Queue
import threading
q Queue.Queue()
def graph(request):
parties [Conservative Party, Labour Party, Green Party, UKIP]
def from_other_thread(graph_function):
q.put(graph_function)
def main_thread_execute():
callback q.get()
fig callback
return fig
def grapher(arguments, area_variable):
data_analysis.plt.close(all)
from_other_thread(data_analysis.plot_bubbles(arguments, area_variable))
t threading.Thread(target grapher, args(parties, data_analysis.all_data[2015 Pay]))
t.start()
t.join()
fig main_thread_execute()
response HttpResponse(content_typeimage/png)
fig.savefig(response, formatpng)
return response
其目的是在主线程中运行函数以便Tkinter可以实际工作并创建图像我希望每次请求url时都创建图像因为我将允许用户通过表单选择他想要可视化的变量并将它们作为plot_bubbles函数的参数传递。在
我是django的初学者从未在代码中使用过多线程感谢您阅读本文。如有任何关于您的解决方案的解释我们将不胜感激。在
编辑
不一定需要穿线。问题源于我的数据分析脚本生成绘图的方式。尤其是方法调用的代码matplotlib.pyplot.subplothttp://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.subplots生成一个带有4个轴对象的图形
^{pr2}$
这似乎导致Tkinter无法在主循环上运行我还没有完全理解原因。这就是代码现在的样子#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
from pylab import figure, axes, plot, title, subplots
import statsmodels.api as sm
from sqlalchemy import create_engine
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg
import matplotlib
# Load data from database into dataframe
engine create_engine(postgresql://user_name:passwordlocalhost:5432/brexit)
all_data pd.read_sql(SELECT * FROM records;, engine, index_colBorough)
# Bubble Plot function creation
colors np.random.rand(len(all_data.index))
area []
def plot_bubbles(arguments, area_variable, space0):
ah iter(arguments)
eh iter(arguments)
ih iter(arguments)
kh iter(arguments)
th iter(arguments)
zh iter(arguments)
mh iter(arguments)
fig figure(figsize(30, 25))
ax1 fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 fig.add_subplot(2,2,4)
collection [ax1, ax2, ax3, ax4]
for x in area_variable:
#want the bubbles to have an average area of 40, add a factor to increase the variability in size
factor ((x-area_variable.mean())**2/400)
area.append(factor*x*(40/area_variable.mean()))
for ax in collection:
orient all_data[ah.next()]
ax.set_ylabel(Leave %)
ax.set_xlim([max(0, all_data[zh.next()].min()-all_data[mh.next()].min()/3),
all_data[ih.next()].max()all_data[th.next()].max()/7])
results sm.OLS(all_data[Leave votes], sm.add_constant(orient)).fit()
X_plot np.linspace(orient.min()-0.05, orient.max(), 100)
ax.plot(X_plot, X_plot*results.params[1] results.params[0], )
for label, ori, leave in zip(all_data.index, orient, all_data[Leave votes]):
ax.annotate(label, xy(ori, leave), xytext(ori, leave0.05),
arrowprops{facecolor:black, connectionstyle:arc3,rad0.3, arrowstyle:simple})
ax.scatter(orient, all_data[Leave votes], sarea, ccolors, alpha0.6)
ax.set_title(kh.next())
fig.subplots_adjust(hspacespace, wspacespace)
return fig
随着图形和轴创建方式的改变问题得到了解决。如果有人能解释一下为什么会这样那就很有趣了。在
