Как будто вы пытаетесь получить доступ к объекту, который является null
. Рассмотрим ниже пример:
TypeA objA;
. В это время вы только что объявили этот объект, но не инициализировали или не инициализировали. И всякий раз, когда вы пытаетесь получить доступ к каким-либо свойствам или методам в нем, он будет генерировать NullPointerException
, что имеет смысл.
См. Также этот пример:
String a = null;
System.out.println(a.toString()); // NullPointerException will be thrown
Ответ Павла - прекрасный способ сделать это.
Однако, если вы не хотите создавать пользовательские преобразования, вы можете просто использовать два подзаголовка для создания того же эффекта.
Вместо того, чтобы составить пример с нуля, есть отличный пример этого, написанный Павлом Ивановым в примерах matplotlib (это только в текущем совете git, поскольку это было сделано только несколько месяцев назад. Это еще не на веб-странице).
Это просто простая модификация этого примера, чтобы иметь прерывистую ось x вместо оси y. (Вот почему я делаю этот пост CW)
В принципе, вы просто делаете что-то вроде этого:
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
# If you're not familiar with np.r_, don't worry too much about this. It's just
# a series with points from 0 to 1 spaced at 0.1, and 9 to 10 with the same spacing.
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)
fig,(ax,ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')
# zoom-in / limit the view to different portions of the data
ax.set_xlim(0,1) # most of the data
ax2.set_xlim(9,10) # outliers only
# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()
# Make the spacing between the two axes a bit smaller
plt.subplots_adjust(wspace=0.15)
plt.show()
[/g1]
Чтобы добавить эффект сломанной оси //
, мы можем это сделать (опять же, модифицированный из примера Павла Иванова):
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
# If you're not familiar with np.r_, don't worry too much about this. It's just
# a series with points from 0 to 1 spaced at 0.1, and 9 to 10 with the same spacing.
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)
fig,(ax,ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
# plot the same data on both axes
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')
# zoom-in / limit the view to different portions of the data
ax.set_xlim(0,1) # most of the data
ax2.set_xlim(9,10) # outliers only
# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()
# Make the spacing between the two axes a bit smaller
plt.subplots_adjust(wspace=0.15)
# This looks pretty good, and was fairly painless, but you can get that
# cut-out diagonal lines look with just a bit more work. The important
# thing to know here is that in axes coordinates, which are always
# between 0-1, spine endpoints are at these locations (0,0), (0,1),
# (1,0), and (1,1). Thus, we just need to put the diagonals in the
# appropriate corners of each of our axes, and so long as we use the
# right transform and disable clipping.
d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((1-d,1+d),(-d,+d), **kwargs) # top-left diagonal
ax.plot((1-d,1+d),(1-d,1+d), **kwargs) # bottom-left diagonal
kwargs.update(transform=ax2.transAxes) # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d,d),(-d,+d), **kwargs) # top-right diagonal
ax2.plot((-d,d),(1-d,1+d), **kwargs) # bottom-right diagonal
# What's cool about this is that now if we vary the distance between
# ax and ax2 via f.subplots_adjust(hspace=...) or plt.subplot_tool(),
# the diagonal lines will move accordingly, and stay right at the tips
# of the spines they are 'breaking'
plt.show()
[/g2]
Проверьте пакет brokenaxes :
import matplotlib.pyplot as plt
from brokenaxes import brokenaxes
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(5,2))
bax = brokenaxes(xlims=((0, .1), (.4, .7)), ylims=((-1, .7), (.79, 1)), hspace=.05)
x = np.linspace(0, 1, 100)
bax.plot(x, np.sin(10 * x), label='sin')
bax.plot(x, np.cos(10 * x), label='cos')
bax.legend(loc=3)
bax.set_xlabel('time')
bax.set_ylabel('value')
from brokenaxes import brokenaxes
в сообществе Pycharm 2016.3.2 после установки. @ ben.dichter
– Yushan Zhang
21 August 2017 в 07:24
pip install brokenaxes==0.2
.
– ben.dichter
22 August 2017 в 13:35
Я вижу много предложений для этой функции, но никаких указаний на ее реализацию. Это эффективное решение для времени. Он применяет преобразование ступенчатой функции к оси x. Это много кода, но это довольно просто, так как большинство из них - это шаблонный пользовательский масштаб. Я не добавил графики, чтобы указать местоположение перерыва, так как это вопрос стиля. Удачи, закончив работу.
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import scale as mscale
from matplotlib import transforms as mtransforms
import numpy as np
def CustomScaleFactory(l, u):
class CustomScale(mscale.ScaleBase):
name = 'custom'
def __init__(self, axis, **kwargs):
mscale.ScaleBase.__init__(self)
self.thresh = None #thresh
def get_transform(self):
return self.CustomTransform(self.thresh)
def set_default_locators_and_formatters(self, axis):
pass
class CustomTransform(mtransforms.Transform):
input_dims = 1
output_dims = 1
is_separable = True
lower = l
upper = u
def __init__(self, thresh):
mtransforms.Transform.__init__(self)
self.thresh = thresh
def transform(self, a):
aa = a.copy()
aa[a>self.lower] = a[a>self.lower]-(self.upper-self.lower)
aa[(a>self.lower)&(a<self.upper)] = self.lower
return aa
def inverted(self):
return CustomScale.InvertedCustomTransform(self.thresh)
class InvertedCustomTransform(mtransforms.Transform):
input_dims = 1
output_dims = 1
is_separable = True
lower = l
upper = u
def __init__(self, thresh):
mtransforms.Transform.__init__(self)
self.thresh = thresh
def transform(self, a):
aa = a.copy()
aa[a>self.lower] = a[a>self.lower]+(self.upper-self.lower)
return aa
def inverted(self):
return CustomScale.CustomTransform(self.thresh)
return CustomScale
mscale.register_scale(CustomScaleFactory(1.12, 8.88))
x = np.concatenate((np.linspace(0,1,10), np.linspace(9,10,10)))
xticks = np.concatenate((np.linspace(0,1,6), np.linspace(9,10,6)))
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, '.')
ax = plt.gca()
ax.set_xscale('custom')
ax.set_xticks(xticks)
plt.show()
[/g0]
def transform
из InvertedCustomTransform
есть небольшая опечатка, где вместо upper
она должна читать self.upper
. Спасибо за отличный пример, хотя!
– David Zwicker
10 January 2012 в 19:11
transform_non_affine
вместо transform
. Посмотрите мой патч в stackoverflow.com/a/34582476/1214547 .
– Pastafarianist
3 January 2016 в 23:46
Направляя вопрос Фредерика Норда о том, как включить параллельную ориентацию диагональных «ломающихся» линий при использовании сетки с коэффициентами неравного 1: 1, могут быть полезны следующие изменения, основанные на предложениях Павла Иванова и Джо Кингтона. Коэффициент ширины можно варьировать с использованием переменных n и m.
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
x = np.r_[0:1:0.1, 9:10:0.1]
y = np.sin(x)
n = 5; m = 1;
gs = gridspec.GridSpec(1,2, width_ratios = [n,m])
plt.figure(figsize=(10,8))
ax = plt.subplot(gs[0,0])
ax2 = plt.subplot(gs[0,1], sharey = ax)
plt.setp(ax2.get_yticklabels(), visible=False)
plt.subplots_adjust(wspace = 0.1)
ax.plot(x, y, 'bo')
ax2.plot(x, y, 'bo')
ax.set_xlim(0,1)
ax2.set_xlim(10,8)
# hide the spines between ax and ax2
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax2.spines['left'].set_visible(False)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(labeltop='off') # don't put tick labels at the top
ax2.yaxis.tick_right()
d = .015 # how big to make the diagonal lines in axes coordinates
# arguments to pass plot, just so we don't keep repeating them
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
on = (n+m)/n; om = (n+m)/m;
ax.plot((1-d*on,1+d*on),(-d,d), **kwargs) # bottom-left diagonal
ax.plot((1-d*on,1+d*on),(1-d,1+d), **kwargs) # top-left diagonal
kwargs.update(transform=ax2.transAxes) # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d*om,d*om),(-d,d), **kwargs) # bottom-right diagonal
ax2.plot((-d*om,d*om),(1-d,1+d), **kwargs) # top-right diagonal
plt.show()
//
, похоже, работает хорошо, если отношение вспомогательных цифр равно 1: 1. Вы знаете, как заставить его работать с любым отношением, введенным, например,GridSpec(width_ratio=[n,m])
? – Frederick Nord 18 March 2014 в 01:40