Как проверить, имеет ли объект тип matplotlib.collections.PolyCollection

Для конкретной задачи ( Link ) я хочу проверить, является ли объект это :

matplotlib.collections.PolyCollection

or a:

matplotlib.lines.Line2D

объект.

Я устал так:

 if isinstance(handle, matplotlib.collections.PolyCollection):

но это не сработало. Если бы я хотел проверить, относятся ли две переменные h и handles к одному и тому же типу, как бы я проверил их обе, чтобы они были либо matplotlib.collections.PolyCollection, либо matplotlib.lines.Line2D объекты?

Изменить1

Вот рассматриваемый код, который адаптирует решение по приведенной выше ссылке:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import math


def is_inlist(handle, handles):
    for h in handles:
        if h.get_color() == handle.get_color() and \
            h.get_linestyle() == handle.get_linestyle() and \
            h.get_marker() == handle.get_marker():
            return True
    return False


lines=[]
labels=[]
legend_properties = {'weight':'bold','size':10}  
# Example data


mu = 0
mu2 = 5
variance = 1
variance2 = 2
sigma = math.sqrt(variance)
sigma2 = math.sqrt(variance2)
x = np.linspace(mu-3*variance,mu+3*variance, 100)
x2 = np.linspace(mu2-3*variance2,mu2+3*variance2, 100)

nrows = 4
# Plot

fig, axis = plt.subplots(nrows, sharex=True, sharey=False, figsize=(5, 8))
fig.subplots_adjust(hspace=0.0001)
#fig.suptitle("Stacked Plots with global Legend wich contains to little elements",fontsize=14,weight='bold')


axis[0].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[0].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[1].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='yellow',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[1].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[2].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[2].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)


axis[3].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+5.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='violet',alpha=0.5,label="PEAK6", interpolate=True)
axis[3].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)







for i in range(nrows):
    h, l = axis[i].get_legend_handles_labels()
    for hi, li in zip(h,l):
        if not is_inlist(hi, lines):
            lines.append(hi)
            labels.append(li)





#x for x in item if x not in Z











# only 3 Legend entrys Label1 , Label2 and Label3 are visible .. Differences in cloors and markers are ignored
plt.legend(handles=lines, labels=labels,bbox_to_anchor=(0., nrows+.02, 1., .102), loc=3,ncol=3, prop=legend_properties,mode="expand", borderaxespad=0.,frameon=False,framealpha=0.0) 


plt.show()

к сожалению, это дает мне ошибку:

    Traceback (most recent call last):
      File "PATH..../.py", line 76, in <module>
        if not is_inlist(hi, lines):
      File "PATH..../.py", line 9, in is_inlist
        if h.get_color() == handle.get_color() and \
    AttributeError: 'PolyCollection' object has no attribute 'get_color'

Мне было предложено провести анализ случая для каждого типа объекта matplotlib. вот где я борюсь. Я хотел изменить функцию «is_inlist» и работать для разных случаев. но сам разбор случая пока не работает:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import math


def is_inlist(handle, handles):
    for h in handles:
        if isinstance(handle, matplotlib.collections.PolyCollection) and isinstance(h, matplotlib.collections.PolyCollection):
            if h.get_color() == handle.get_color() and \
                h.get_linestyle() == handle.get_linestyle() and \
                h.get_marker() == handle.get_marker():
                return True
        if isinstance(handle, matplotlib.lines.Line2D) and isinstance(h, matplotlib.lines.Line2D):
            if h.get_color() == handle.get_color() and \
                h.get_linestyle() == handle.get_linestyle() and \
                h.get_marker() == handle.get_marker():
                return True        


    return False


lines=[]
labels=[]
legend_properties = {'weight':'bold','size':10}  
# Example data


mu = 0
mu2 = 5
variance = 1
variance2 = 2
sigma = math.sqrt(variance)
sigma2 = math.sqrt(variance2)
x = np.linspace(mu-3*variance,mu+3*variance, 100)
x2 = np.linspace(mu2-3*variance2,mu2+3*variance2, 100)

nrows = 4
# Plot

fig, axis = plt.subplots(nrows, sharex=True, sharey=False, figsize=(5, 8))
fig.subplots_adjust(hspace=0.0001)
#fig.suptitle("Stacked Plots with global Legend wich contains to little elements",fontsize=14,weight='bold')


axis[0].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[0].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[1].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='yellow',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[1].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[2].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[2].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)


axis[3].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+5.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='violet',alpha=0.5,label="PEAK6", interpolate=True)
axis[3].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)



for i in range(nrows):
    h, l = axis[i].get_legend_handles_labels()
    for hi, li in zip(h,l):
        if not is_inlist(hi, lines):
            lines.append(hi)
            labels.append(li)






# only 3 Legend entrys Label1 , Label2 and Label3 are visible .. Differences in cloors and markers are ignored
plt.legend(handles=lines, labels=labels,bbox_to_anchor=(0., nrows+.02, 1., .102), loc=3,ncol=3, prop=legend_properties,mode="expand", borderaxespad=0.,frameon=False,framealpha=0.0) 


plt.show()

Ошибка, которую я получаю:

    Traceback (most recent call last):
      File "Path/.. .py", line 84, in <module>
        if not is_inlist(hi, lines):
      File "Path/.. .py", line 9, in is_inlist
        if isinstance(handle, matplotlib.collections.PolyCollection) and isinstance(handle, matplotlib.collections.PolyCollection):
    NameError: global name 'matplotlib' is not defined

Изменить2

Я добавил :

import matplotlib.collections

как мне предложили

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import math
import matplotlib.collections

def is_inlist(handle, handles):
    for h in handles:
        if isinstance(handle, matplotlib.collections.PolyCollection) and isinstance(h, matplotlib.collections.PolyCollection):
            if h.get_facecolor() == handle.get_facecolor() and \
                h.get_linestyle() == handle.get_linestyle() and \
                h.get_alpha() == handle.get_alpha():
                return True
        if isinstance(handle, matplotlib.lines.Line2D) and isinstance(h, matplotlib.lines.Line2D):
            if h.get_color() == handle.get_color() and \
                h.get_linestyle() == handle.get_linestyle() and \
                h.get_marker() == handle.get_marker():
                return True        


    return False


lines=[]
labels=[]
legend_properties = {'weight':'bold','size':10}  
# Example data


mu = 0
mu2 = 5
variance = 1
variance2 = 2
sigma = math.sqrt(variance)
sigma2 = math.sqrt(variance2)
x = np.linspace(mu-3*variance,mu+3*variance, 100)
x2 = np.linspace(mu2-3*variance2,mu2+3*variance2, 100)

nrows = 4
# Plot

fig, axis = plt.subplots(nrows, sharex=True, sharey=False, figsize=(5, 8))
fig.subplots_adjust(hspace=0.0001)
#fig.suptitle("Stacked Plots with global Legend wich contains to little elements",fontsize=14,weight='bold')


axis[0].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[0].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[1].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='yellow',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[1].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[2].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[2].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)


axis[3].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+5.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='violet',alpha=0.5,label="PEAK6", interpolate=True)
axis[3].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)



for i in range(nrows):
    h, l = axis[i].get_legend_handles_labels()
    for hi, li in zip(h,l):
        if not is_inlist(hi, lines):
            lines.append(hi)
            labels.append(li)






# only 3 Legend entrys Label1 , Label2 and Label3 are visible .. Differences in cloors and markers are ignored
plt.legend(handles=lines, labels=labels,bbox_to_anchor=(0., nrows-1+.02, 1., .102), loc=3,ncol=3, prop=legend_properties,mode="expand", borderaxespad=0.,frameon=False,framealpha=0.0) 


plt.show()

Ошибка, которую я получаю сейчас:

    Traceback (most recent call last):
      File "Path/.. .py", line 80, in <module>
        if not is_inlist(hi, lines):
      File "Dath/.. .py", line 10, in is_inlist
        if h.get_facecolor() == handle.get_facecolor() and \
    ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

решение, основанное на объяснении важности бытияЭрнестом:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import math
import matplotlib.collections

def is_inlist(handle, handles):
    for h in handles:
        if isinstance(handle, matplotlib.collections.PolyCollection) and isinstance(h, matplotlib.collections.PolyCollection): 
            if np.all(h.get_facecolor() == handle.get_facecolor()) and \
                np.all(h.get_linestyle() == handle.get_linestyle()) and \
                np.all(h.get_alpha() == handle.get_alpha()):
                return True
        elif isinstance(handle, matplotlib.lines.Line2D) and isinstance(h, matplotlib.lines.Line2D):
            if h.get_color() == handle.get_color() and \
                h.get_linestyle() == handle.get_linestyle() and \
                h.get_marker() == handle.get_marker():
                return True        


    return False


lines=[]
labels=[]
legend_properties = {'weight':'bold','size':10}  
# Example data


mu = 0
mu2 = 5
variance = 1
variance2 = 2
sigma = math.sqrt(variance)
sigma2 = math.sqrt(variance2)
x = np.linspace(mu-3*variance,mu+3*variance, 100)
x2 = np.linspace(mu2-3*variance2,mu2+3*variance2, 100)

nrows = 4
# Plot

fig, axis = plt.subplots(nrows, sharex=True, sharey=False, figsize=(5, 8))
fig.subplots_adjust(hspace=0.0001)
#fig.suptitle("Stacked Plots with global Legend wich contains to little elements",fontsize=14,weight='bold')


axis[0].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[0].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[0].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[1].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[1].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='yellow',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[1].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)

axis[2].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='orange',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[2].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[2].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)


axis[3].fill_between(x+6,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='green',alpha=0.5,label="PEAK1", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+4,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='purple',alpha=0.5,label="PEAK2", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+3,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='blue',alpha=0.5,label="PEAK3", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+7,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='red',alpha=0.5,label="PEAK4", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+6.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='#73d216',alpha=0.5,label="PEAK5", interpolate=True)
axis[3].fill_between(x+5.5,0,mlab.normpdf(x, mu, sigma), color='violet',alpha=0.5,label="PEAK6", interpolate=True)
axis[3].plot(x2,2.5*mlab.normpdf(x2, mu2, sigma2),color='black',linestyle="",label="Exp", marker="o", markersize=4)



for i in range(nrows):
    h, l = axis[i].get_legend_handles_labels()
    for hi, li in zip(h,l):
        if not is_inlist(hi, lines):
            lines.append(hi)
            labels.append(li)






# only 3 Legend entrys Label1 , Label2 and Label3 are visible .. Differences in cloors and markers are ignored
plt.legend(handles=lines, labels=labels,bbox_to_anchor=(0., nrows-1+.02, 1., .102), loc=3,ncol=3, prop=legend_properties,mode="expand", borderaxespad=0.,frameon=False,framealpha=0.0) 


plt.show()

python matplotlib object-type
person NorrinRadd    schedule 09.07.2017    source источник
comment
Можно поподробнее, как это не сработало? Это обычный метод проверки типов.   -  person Stephen Terry    schedule 09.07.2017
comment
if isinstance(handle, matplotlib.collections.PolyCollection): совершенно верно. Но это не сработало, это не правильное описание проблемы. Всегда предоставляйте минимально воспроизводимый пример!   -  person ImportanceOfBeingErnest    schedule 09.07.2017
comment
Покажите свои import ... строки относительно PolyCollection.   -  person stovfl    schedule 10.07.2017
comment
@ImportanceOfBeingErnest Я добавил MWE с ошибкой, которую получаю.   -  person NorrinRadd    schedule 10.07.2017
comment
@Norrin В вашем коде matplotlib.collections.PolyCollection не определено. Вам нужно import matplotlib.collections.   -  person ImportanceOfBeingErnest    schedule 10.07.2017
comment
@ImportanceOfBeingErnes Я сделал то, что вы предлагаете, и теперь я получаю сообщение об ошибке, которого совсем не понимаю? Почему этот возвращаемый массив с более чем одним элементом неоднозначен. Атрибут, который я прошу, это просто цвет?   -  person NorrinRadd    schedule 10.07.2017
comment
Что ж, слишком много вопросов в одном и том же сообщении, слишком много правок, заголовок и вопросы едва ли связаны друг с другом, пожалуйста, постарайтесь сосредоточиться на одном-единственном вопросе и не просите сообщество SO отлаживать ваш код. построчно   -  person Arount    schedule 10.07.2017
comment
Честно говоря, я думал, что решение, которое я ищу в другом вопросе, имея дело с той же проблемой, концептуально достаточно отличается, чтобы в какой-то момент быть интересным и для других. Если это не так, и этикет на этом форуме требует от меня удалить его, я удалю его немедленно. Я ценю тот факт, что люди находят время, чтобы действительно рассмотреть мой вопрос в любой среде. Я серьезно не понимаю ошибку выше. Поэтому я спросил.   -  person NorrinRadd    schedule 10.07.2017
comment
@Around имеет здесь верный смысл. Вы продолжаете задавать вопрос за вопросом, несколько раз редактируя вопросы, а также задавая вопросы параллельно, не дожидаясь решения по одному из них. SO предназначен для использования не как справочный центр, куда вы заходите и позволяете другим решать все ваши проблемы, а скорее как сайт вопросов и ответов. Вы задаете четкий и ясный вопрос; кто-то дает ответ. Это также означает, что вам следует потратить некоторое время на подготовку вопроса таким образом, чтобы на него можно было ответить.   -  person ImportanceOfBeingErnest    schedule 10.07.2017
comment
Чтобы было очевидно: представьте, что вы гуглите (или duckduckgo) как проверить, относится ли объект к типу «matplotlib.collections.PolyCollection» и заканчиваете здесь. Как вы думаете, вы найдете свой ответ легко? Я не - В этом вся цель SO: получить лучший ответ с наименьшим количеством времени / усилий.   -  person Arount    schedule 10.07.2017
comment
Я прочитал несколько разных сообщений, пытаясь собрать некоторые из обширных знаний на этом сайте, и всегда находил эти сообщения наиболее полезными, поскольку полная разработка решения была видна, следовательно, при каждом редактировании Я всегда что-то добавлял, но никогда ничего не удалял. Я подумал, что это будет хорошей идеей. Очевидно нет. Я очень ценю ваши отзывы о том, как меня воспринимают, и я постараюсь избегать такого поведения в будущем!   -  person NorrinRadd    schedule 10.07.2017

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Решение исходной проблемы состоит в том, чтобы фактически импортировать модуль, предоставляющий класс для сравнения.

Вам просто не хватает import matplotlib.collections.

Следующая ошибка на самом деле довольно очевидна. Он говорит, что невозможно сравнить два массива.

Итак, предположим, что
цвет лица h равен [[ 0., 0.50196078, 0., 0.5]], а
цвет лица handle равен [[ 1., 0.64705882, 0., 0.5]], тогда
h.get_facecolor() == handle.get_facecolor() приводит к [[False False True True]]

Дважды ложно и дважды истинно верно или ложно? Никто не может знать. Поэтому вам нужно использовать либо any(), либо all(), чтобы решить, хотите ли вы узнать, является ли какой-либо из элементов истинным или все элементы истинны.

Здесь вы хотели бы проверить тот же цвет, поэтому используйте all:

np.all(h.get_facecolor() == handle.get_facecolor())
person ImportanceOfBeingErnest    schedule 10.07.2017
comment
Большое спасибо за Вашу помощь. Если я могу задать связанный вопрос: np.array_equal(h.get_facecolor(),handle.get_facecolor()) или np.allclose(h.get_facecolor(),handle.get_facecolor(), rtol=1e-05, atol=1e-08 ) также работают. Есть ли неотъемлемое преимущество в одном из этих сравнений? - person NorrinRadd; 10.07.2017
comment
Ввиду применения здесь, я не вижу никакой разницы. - person ImportanceOfBeingErnest; 10.07.2017
comment
Из интереса можно ли также использовать функцию np.all() для сравнения одного элемента itemihi с каждой записью в массиве или списке l, например if np.all( l == hi) : ? - person NorrinRadd; 10.07.2017
comment
Вы можете использовать np.all() для сравнения одного элемента с массивом numpy. Это не работает для обычных списков Python. - person ImportanceOfBeingErnest; 10.07.2017
comment
К сожалению, я финансирую небольшую ошибку. Функция is_inlist игнорирует записи с другими именами, но с уже существующим цветом. Я хотел бы это исправить. Если make передает эту функцию также line и lines и добавляет elif label not in labels: return False, мне кажется, все в порядке. Но я не уверен, что я что-то упускаю. - person NorrinRadd; 11.07.2017
comment
В конце концов, важно, чтобы это работало на вас. Так что попробуйте, и если это даст вам желаемый результат, используйте его. - person ImportanceOfBeingErnest; 11.07.2017