最近在看<Python数据分析>这本书,而自己写代码一直用的是Pycharm,在练习的时候就碰到了plot()绘图不能显示出来的问题.网上翻了一下找到知乎上一篇回答,试了一下好像不行,而且答住提供的"from pylab import *"的方法也不太符合编程规范,最后在Stackoverflow找到了想要的答案,特在此分析一下给大家: 以下是有问题的代码,不能绘图成功: import pandas as pd from numpy import * import matp

.plt的作用是一个跳板,保存了某个符号在重定位表中的偏移量(用来第一次查找某个符号)和对应的.got.plt的对应的地址 .rel.dyn重定向表,在程序启动时就需要重定位完成. .rel.plt保存了重定位表的信息,可以使用lazy的连接方式 .got据说是保存了elf文件本身的各个符号的偏移量,即不要动态链接,未证明 .got.plt保存了重定位地址. 比如printf是一个重定位符号,需要连接该符号时过程是这样: main函数call  .plt段中的一个地址,这里的第一句话就是调转到.

最近在学习linux高级调试技术.下面就动态库连接这块做了一个实验 首先理解下plt是procedure linkage table,got是global offset table.got表中存放的是外部符号的地址.plt表中存放的是函数地址.下面看下实验具体情况. 源码: #include <stdio.h> int fun(){ printf("hello world\n");} int main(){ while(1){ fun(); } return 1;} 在fu

前面写过动态链接库 延迟绑定的一篇博文,那篇文章我非常喜欢,但是当时刚搞清楚,自己写的比较凌乱,我最近学习了Ulrich Drepper的How to write share library,学习了几篇其他的讲述动态链接的文章,再次整理了这篇文章.       有一个问题是我们调用了动态链接库里面的函数,我们怎么知道动态链接库里面的函数的地址呢?事实上,直到我们第一次调用这个函数,我们并不知道这个函数的地址,这个功能要做延迟绑定 lazy bind. 因为程序的分支很多,并不是所有的分支都能跑到

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6039667.html 参考网址: http://matplotlib.org/users/shell.html 使用python的matplotlib时,imshow后,提示: Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on. 能够保存图像,但是不能显示图像. 实际上使用如下代码即可显示图像(加上第二句话): imp

介绍 技术原因写这篇文章,有两种: 一个是在大多数在线叙述性说明发现PLT/GOT第二十符号重定向过程定向x86的,例<Redirecting functions in shared ELF libraries>就写得很不错.尽管其过程跟ARM很相似.但由于CPU体系不同,指令实现差异很大: 其二是网上大部分关于ELF文件格式的介绍,都是基于链接视图(Linking View),链接视图是基于节(Section)对ELF进行解析的.然而动态链接库在载入的过程中,linker仅仅关注ELF中的段

如要将图纸打印为图片,请选择“PublishToWeb JPG.pc3”或“PublishToWeb PNG.pc3”打印机. 如要将图纸打印为plt格式文件,请选择“Windows Default System Printer”或您的电脑连接的真实打印机,并勾选“打印到文件”复选框. 如要将图纸发布为dwf格式文件,请选择“DWF ePlot.pc3”打印机. 如要将图纸发布为dwfx格式文件,请选择“DWF ePlot (XPS Compatible).pc3”打印机. 如要将图纸发布为xp

PLT: CAM/CAD类似软件处理的图像文件的文件格式 DXF: AutoCAD(Drawing Interchange Format或者Drawing Exchange Format) 绘图交换文件. DXF 是Autodesk公司开发的用于AutoCAD与其它软件之间进行CAD数据交换的CAD数据文件格式. DXF是一种开放的矢量数据格式,可以分为两类:ASCII格式和二进制格式:ASCII具有可读性好,但占有空间较大: 二进制格式占有空间小.读取速度快.由于Autocad现在是最流行的c

之前几篇介绍exploit的文章, 有提到return-to-plt的技术. 当时只简单介绍了 GOT和PLT表的基本作用和他们之间的关系, 所以今天就来详细分析下其具体的工作过程. 本文所用的依然是Linux x86 64位环境, 不过分析的ELF文件是32位的(-m32). 大局观 首先, 我们要知道, GOT和PLT只是一种重定向的实现方式. 所以为了理解他们的作用, 就要先知道什么是重定向, 以及我们为什么需要重定向. 重定向(relocations), 简单来说就是二进制文件中留下的"

本文主要讲解动态库函数的地址是如何在运行时被定位的.首先介绍一下PIC和Relocatable的动态库的区别.然后讲解一下GOT和PLT的理论知识.GOT是Global Offset Table,是保存库函数地址的区域.程序运行时,库函数的地址会设置到GOT中.由于动态库的函数是在使用时才被加载,因此刚开始GOT表是空的.地址的设置就涉及到了PLT,Procedure Linkage Table,它包含了一些代码以调用库函数,它可以被理解成一系列的小函数,这些小函数的数量其实就是库函数的被使用到

PLT 全称:Procedure Linkage Table ,直译:过程连接表 由于在动态连接中,程序的模块之间包含了大量的函数引用,所以在程序开始执行前,动态链接会耗费较多的时间用于模块之间函数引用的符号查找以及重定位工作. 但是在程序实际运行时很多函数其实时没有调用到的,这里就时一个优化的点,于是就引入了延迟绑定技术(PLT). 基本思想: 但函数第一次被用到时才由动态连接器进行绑定(符号查找,重定位等),暂没用到就先不绑定.这样几句大大加快了程序的启动速度. PLT将GOT(Global

话不多说,上代码 # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # windows下配置 font 为中文字体,自己去该路径找到自己电脑自带的字体 # font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14) # mac下配置 font 为中

转自https://blog.csdn.net/yzy__zju/article/details/85008603 Matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式,因此若想动态显示图像,则需要使用交互(interactive)模式. 阻塞模式是指在程序中遇到Plt.show()程序即停止,交互模式则会继续运行下去. 在交互模式下: 1.plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show() 2.如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式,没有使用

在绘图的时候import matplotlib.pyplot as plt报错:ImportError: No module named '_tkinter', please install the python-tk package 报错原因:没有安装Tkinter 解决方法:sudo apt-get install python-tk  切记,不要用pip解决,pip不能解决问题

最近在使用目标识别api,但是报错了: File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py", line 158, in __call__ ret = func(*args) File "/home/lyz/code/share_pro/models/research/object_detection/utils/visualization_utils.py"

目录 目录 前言 (一)直方图 (二)双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方图 (1)说明: pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,--kwargs*) 常见的参数属性 具体参考:官网说明文档 属性 说明 类型 x 数据 数值类型 bins 条形数 int color 颜色 "r","g","

目录 目录 前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 目录 前言 饼状图需要导入的是: plt.pie(x, labels= ) (一)简单的饼状图 (1)说明: pyplot.``pie(x, explode=None, labels=None--) 参考文档:官方说明文档 属性 说明 类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数 explode 突出的部分 list shadow 是否显示阴

目录 目录 前言 (一)竖值条形图 (二)水平条形图 1.使用bar()绘制: 2.使用barh()绘制: (三)复杂的条形图 1.并列条形图: 2.叠加条形图: 3.添加图例于数据标签的条形图: 目录 前言 今天我们学习的是条形图,导入的函数是: plt.bar() 于 plt.barh (一)竖值条形图 (1)说明: 原函数定义: bar(x, height, width=0.8, bottom=None, , align='center', data=None, kwargs*) 常见的参

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格

用pycharm跑的没有出现动态线条的话: 1.点击setting,输入关键字Scien...搜索出Python Scientific, 在右侧去掉对勾(默认是勾选的),然后右下角Apply--OK,即可完美解决.     2.这是在网上找的代码(原来是有问题的,我稍微修改了下,可以直接运行): import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_siz