Bug docstring for set_matplotlib_formats

Đang mở
#44 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
48/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
jupyter-notebook, python
Lĩnh vực
data-visualization, documentation

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu tại matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats và tái hiện ví dụ được ghi trong tài liệu bằng matplotlib 3.10.5. So sánh đối số quality trong docstring với workaround pil_kwargs được示; hoàn thành khi tài liệu mô tả chính xác các đối số được hỗ trợ và ví dụ không còn khiến người dùng gặp TypeError đã báo cáo.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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}}
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
31
Fork
39
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của ipython/matplotlib-inline

Tất cả issue của ipython/matplotlib-inline

Issue tương tự

Thêm issue về Data Visualization

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.