Bug docstring for set_matplotlib_formats

Aperta
#44 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
jupyter-notebook, python
Ambito
data-visualization, documentation

Direzione di ricerca

Parti da matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats e riproduci l’esempio documentato con matplotlib 3.10.5. Confronta l’argomento quality della docstring con il workaround pil_kwargs mostrato; il lavoro è completato quando la documentazione descrive accuratamente gli argomenti supportati e l’esempio non porta più gli utenti al TypeError segnalato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

For matplotlib_inline.__version__ == '0.1.7' (matplotlib.__version__ == '3.10.5')

from matplotlib_inline.backend_inline import set_matplotlib_formats
help(set_matplotlib_formats)

print:

...
    For example, this enables PNG and JPEG output with a JPEG quality of 90%::

        In [1]: set_matplotlib_formats('png', 'jpeg', quality=90)

But:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_inline.backend_inline import set_matplotlib_formats

set_matplotlib_formats('png', 'jpeg', quality=90)

fig, ax = plt.subplots()
plt.show()

Cause:

...
TypeError: FigureCanvasAgg.print_png() got an unexpected keyword argument 'quality'
...
TypeError: FigureCanvasAgg.print_jpg() got an unexpected keyword argument 'quality'

Workaround, probably use:

set_matplotlib_formats('png', 'jpeg', pil_kwargs=dict(quality=10))

or

%config InlineBackend.print_figure_kwargs = {'pil_kwargs': {'quality' : 90, \
                                                            'optimize': True}}
Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
31
Fork
39
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di ipython/matplotlib-inline

Tutte le issue di ipython/matplotlib-inline

Issue simili

Altre issue su Data Visualization

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.