BNU-FZH

问题描述

ubuntu是大多数人步入Linux世界的入门级系统，其易用性使得多数对系统配置不高的人容易接受这一系统。在我使用Linux的早期，也是使用了一段时间的ubuntu, 但是直到有一天，它经常出现内部错误，不得不让早期的我认为它不友好，于是转入Debian.它的错误对话框如下：

原因分析

Ubuntu桌面版预装了Apport，它是一个错误收集系统，会收集软件崩溃、未处理异常和其他，包括程序bug，并为调试目的生成崩溃报告。当一个应用程序崩溃或者出现Bug时候，Apport就会通过弹窗警告用户并且询问用户是否提交崩溃报告:

“Sorry, the application XXXX has closed unexpectedly.”   
“对不起，应用程序XXXX意外关闭了。”   
“Sorry, Ubuntu XX.XX has experienced an internal error.”   
“对不起，Ubuntu XX.XX 发生了一个内部错误。”   
“System program problem detected.”   
“检测到系统程序问题。”

实际情况并不是Ubuntu容易出现内部错误，而是一旦程序崩溃过一次，就会生成一个.crash文件，记录着崩溃信息，这些崩溃信息保存在目录: /var/crash/

只要你不去处理，每次开机都会提示你有错误。也就是说：报错并不一定是出现了什么错误，而是曾经出现过错误，而你没有处理。通常情况下，到/var/crash/目录查看崩溃文件，如果不是什么大问题(通常都没什么大问题)，删除该目录下的崩溃文件，之后就不会再报错误了.。

解决方案

永久关闭Apport错误报告

修改Apport配置文件/etc/default/apport

/etc/default/apport

enabled=0

重启你的Ubuntu系统，Apport将会自动关闭

完全移除Apport

1	sudo apt-get purge apport

Linux终端打印Unicode

发表于 2024-08-10 更新于 2024-09-26

编写Shell脚本的过程中，使用常用的图标符号增加美观的同时也增强了易用性, 比如使用软盘符💾、个人电脑符💻 等。本文总结在Shell脚本中显示Unicode符号的方法：

查询 Unicode 编码

使用 echo 命令

例如查询到💾的Unicode编码为U+1F4BE, 则使用echo应当开启-e选项，即：

1	echo -e "\u0001F4BE"

使用 printf 命令

同样输出💾，使用printf命令为:

1	printf "\u0001F4BE"

使用 Python 脚本

1	print(u"\U0001F4BE")

使用 Perl 脚本

1	print "\x{1F4BE}\n" ;

在 Html 中使用 Unicode

Html中使用Unicode应当使用其专用的格式，例如https://www.unicodery.com/会直接给出。输出💾的源码为💾.

AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'DataFrame' (most likely due to a circular import)

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。但是今天在使用pandas导出数据时，发现它报错了：

1	AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'DataFrame' (most likely due to a circular import)

经过研究发现它是由于我把同目录下的另一个测试程序改名为pandas.py导致的，然后修改了那个程序后，问题解决。

参考文章

控件简介

Veusz绘图，其将图像的各个部分称为widget（控件），对于每一个控件又分为Properties（属性）和Formatting（格式）在左侧边栏显示。如下图所示：

在上图中，可以看到有page、graph1、axis(x 和 y 轴各一个)、colorbar、image一共六个组件. 它就像PhotoShop一样，将不同的组件放置于不同的层, 当它们之前相互无遮挡时就可以从图上同时看到了。如果某一控件被遮蔽，则按住左边对应的控件，上下移动可以调整其层次，也可以通过右键来设置。

Colorbar 控件设置

点击工具栏中的Colorbar按扭添加Colorbar控件：

点击左侧Colorbar控件→Properties对话框，在Widget右侧的小箭头选择image1, 如果有多个图片则可以选择某一个image然后此Colorbar就对应显示该图片的Colorbar.
在Properties中选择Direction可以设置Colorbar方向为水平horizontal还是垂直vertical方向，其中Axis设置数值标尺相对于Colorbar的位置。其中0对应于Colorbar的左侧，1对应于Colorbar的右侧，0.5就位于中央。
在Formatting对话框中，选中Reflect则数值标尺变成在坚线的左侧，不选中默认在坚线的右侧。
在Formatting对话框中，可以设置Horz posn （水平位置）和 Vert posn（垂直位置）, 由于一般默认情况left，center,right会覆盖于图片上，所以选择manual手工设置，然后在对话框最下面找到Horz manual设置为1.05就会在图片的右侧呈现Colorbar.
按上述设置，配置好Colorbar后，最终得到下图

今天实现了使用Python绘图并保存为csv数据格式，然后将csv导入到veusz绘图。导出数据并单独绘图的意义在于，比如说使用蒙特卡洛方法处理数据然后得到一些二维图形，由于它包括了随机数据，同时还需要保证所得图像可以再编辑。这遇到了两个问题，如果每次都使用程序重新生成图像，由于随机数据所以不能保证每次数据都严格一致。同时，不同的期刊对图片格式有不同的要求，所以就需要图片可以再编辑，这种编辑不是Photo式的编辑，它需要确保清晰度，根据要求生成完全相同的图片，所以必须有数据保存下来，每次都使用绘图软件来处理数据才能得到一致的结果。

Python 生成Mandelbrot 集并保存为 csv文件

mandelbrot to csv

#! /usr/bin/env python3
# vim:fenc=utf-8
#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot 
from pylab import *
import pandas as pd

x0=0 #初始值z0的x0
y0=0 #初始值z0的y0
zoom=1.0 #放大倍率
N=100 #最大迭代次数
R=2 #迭代半径
a=4.0 #绘制图的横轴大小
b=3.0 #绘制图的纵轴大小
step=0.005 #绘制点的步长

def iterate(c,N,R):
    z=c
    for i in range(N):
        if abs(z)>R: 
            return i
        z = z*z+c
    return N

x=np.arange(-a/(2.0*zoom)+x0,a/(2.0*zoom)+x0,step)
y=np.arange(b/(2.0*zoom)+y0,-b/(2.0*zoom)+y0,-step)
cx,cy=np.meshgrid(x, y)
c = cx + cy*1j
ufunc=np.frompyfunc(iterate,3,1)
z=ufunc(c,N,R).astype(np.float64)

z = pd.DataFrame(z)
z.to_csv('test.csv')

Veusz 导入 csv 数据并绘图

启动veusz→Data→Import...→Browse...找到刚刚生成的test.csv,→2D 来到对话框：

点击右下角import,成功导入数据。在软件右侧可以看到

软件左侧，点击graph1,在工具栏中点击image图标，如图

File→Export...，弹出导出对话框，保存为png图像：

参考资料

Veusz教程（1）——导入数据

Python2到Python3的转换工具2to3

发表于 2024-08-04 更新于 2024-09-26

近期在研究使用Python绘图，但是veusz官方网站上给出的例子好多都是Python2格式. 如果代码量比较少，则按照Python2.x与Python3.x版本区别一点一点的修改即可，但是如果代码量比较大，那这一点一点的修改显然效率太低了。好在，Python3内置了一个转换工具2to3, 可以方便的完成从Python2.x到Python3.x的转换工作。

2to3 简介

2to3 是一个 Python 程序，它可以用来读取 Python 2.x 版本的代码，并使用一系列的修复器来将其转换为合法的 Python 3.x 代码。标准库中已经包含了丰富的修复器，这足以处理绝大多数代码。不过 2to3 的支持库 lib2to3 是一个很灵活通用的库，所以你也可以为 2to3 编写你自己的修复器。lib2to3 也可以用在那些需要自动处理 Python 代码的应用中。

使用方法

2to3 的基本调用参数是一个需要转换的文件或目录列表。对于目录，会递归地寻找其中的 Python 源码。例如，一个Python2.x的源文件为：

python2.x:example.py

def greet(name):
    print "Hello, {0}!".format(name)
print "What's your name?"
name = raw_input()
greet(name)

它可以在命令行中使用 2to3 转换成 Python 3.x 版本的代码：

1	2to3 example.py

这个命令会打印出和源文件的区别。通过传入 -w 参数，2to3 也可以把需要的修改写回到原文件中（除非传入了 -n 参数，否则会为原始文件创建一个副本）：

1	2to3 -w example.py

转换完成后，example.py 看起来像是这样：

python3.x:example.py

def greet(name):
    print("Hello, {0}!".format(name))
print("What's your name?")
name = input()
greet(name)

注释和缩进都会在转换过程中保持不变。默认情况下，2to3 会执行预定义修复器的集合。使用 -l 参数可以列出所有可用的修复器。使用 -f 参数可以明确指定需要使用的修复器集合。而使用 -x 参数则可以明确指定不使用的修复器。下面的例子会只使用 imports 和 has_key 修复器运行：

1	2to3 -f imports -f has_key example.py

这个命令会执行除了 apply 之外的所有修复器：

1	2to3 -x apply example.py

有一些修复器是需要显式指定的，它们默认不会执行，必须在命令行中列出才会执行。比如下面的例子，除了默认的修复器以外，还会执行 idioms 修复器：

1	2to3 -f all -f idioms example.py

注意这里使用 all 来启用所有默认的修复器。

--add-suffix 选项接受一个字符串，用来作为后缀附加在输出文件名后面的后面。由于写入的文件名与原始文件不同，所以没有必要创建副本，因此 -n 选项也是必要的。举个例子：

1	2to3 -n -W --add-suffix=3 example.py

这样会把转换后的文件写入 example.py3 文件。将整个项目从一个目录转换到另一个目录可以用这样的命令：

1	2to3 --output-dir=python3-version/mycode -W -n python2-version/mycode

参考文章

Python推导式

发表于 2024-08-03 更新于 2024-09-26

Python 推导式是一种强大且简洁的语法，适用于生成列表、字典、集合和生成器。在使用推导式时，需要注意可读性，尽量保持表达式简洁，以免影响代码的可读性和可维护性。

语法格式

1	结果值1 if 判断条件 else 结果2 for 变量名 in 原列表

举例说明

代码

1
2
3

list1 = ['python', 'test1', 'test2']
list2 = [word.title() if word.startswith('p') else word.upper() for word in list1]
print(list2)

结果

1	['Python', 'TEST1', 'TEST2']

参考文章

veusz绘制mandelbrot集

发表于 2024-08-03 更新于 2024-09-26

Python2到Python3的问题修复

本文测试veusz绘制2D图形的能力，于是在官方网站下载了mandelbrot的经典例子：mandelbrot.vsz, 但是官方的例子是以python2构建的，而本文希望切换到python3解决问题。由于语法的兼容，需要做出少许修改：

指明python2可以直接运行程序，但不是目前我想要的。
print函数，在python2中不需要加括号，但是python3中需要加括号，即print "hello world"→print ("hello world")
python2中使用xrange函数，在python3中已经取消，合并到range函数。所以需要修改：xrange()→range()
错误：TypeError: ‘float‘ object cannot be interpreted as an integer. 造成错误的原因是range里面使用了小数，所以解决方法有两个：
- python2中的/只保留整数部分，是int型。在python3中的/的结果是真正意义上的除法，得到的是一个小数，所以是float型，所以改用python3中的//得到一个整数，则问题解决。即：/→//
- 如果不想任何改变仍要使用range的功能，则可以使用numpy中提供的arange，即
  1
  2
  for i in numpy.arange(0.0, 4.1, 0.8)
  print(i)

Python3下的`mandelbrot.vsz`

mandelbrot.vsz for pyton3

# Veusz script (version 0.7 or later)
# Jeremy Sanders (2005)
# for python3
# computes the Mandelbrot set in real time

size = 300
maxiters = 20
image = zeros( (size, size) )

print ("This takes some time, please wait")

minx = 100000
maxx = -100000
miny = 100000
maxy = -100000

for i in range(size):
    for j in range(size//2):
        c1 = -2+4.*i/size
        c2 = 2-4.*j/size
        x = c1
        y = c2

        minx=min(x, minx)
        maxx=max(x, maxx)
        miny=min(y, miny)
        maxy=max(y, maxy)

        n = 0
        while n < maxiters and x**2+y**2 < 4.:
            x1 = x**2-y**2+c1
            y1 = 2*x*y+c2
            x = x1
            y = y1

            n += 1

        image[j, i] = n
        image[size-j-1, i] = n

# set output data into veusz
SetData2D('image', image, xrange=(minx, maxx), yrange=(miny, maxy))

# construct the graph
To(Add('page'))
To(Add('graph'))

# Add a label
Add('label', label='The Mandelbrot Set', yPos=0.95,
    alignHorz='centre', alignVert='top',
    Text__size='30pt')

# add colorbar in front of image
Add('colorbar', name='colorbar1', image='image1',
    direction='vertical', vertPosn='top')

# add image
Add('image', name='image1', data='image', min=1,
    colorScaling='log', colorMap='heat', colorInvert=True)

# adjust axes
Set('x/min', -2.2)
Set('x/max', 1.2)
Set('y/min', 0.3)
Set('y/max', 1.9)

To('/')

运行结果

参考文章

Matplotlib指定图形大小

发表于 2024-08-03 更新于 2024-09-26

Matplotlib 指定图形大小（单位厘米）

Matplotlib是Python中最常用的绘图工具之一。它可以用来画各种类型的图表，从简单的折线图到复杂的3D图。在Matplotlib中，可以指定图像的大小和分辨率。

本文将介绍如何在Matplotlib中指定图形大小，以及如何使用厘米单位。

确定图形大小

在Matplotlib中，可以使用plt.figure()函数来创建一个新的图像。该函数包括几个参数，其中一个是figsize，它可以用来指定图像的大小。

默认情况下，Matplotlib中的figsize参数是以英寸为单位的。但是，我们可以通过将figsize参数设置为一个包含两个数字的元组来指定图像的大小。第一个数字是图像的宽度，第二个数字是图像的高度。

例如，下面的代码将创建一个大小为4英寸x4英寸的图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个大小为4英寸x4英寸的图像
fig = plt.figure(figsize=(4, 4))
ax = fig.add_subplot(111)

# 在图像中绘制一个正弦波
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y)

plt.show()

你可以看到，这个图像略微有些小，无法清晰地显示。如果我们需要一个更大的图像，我们可以通过增加figsize参数中的数字来实现。例如，如果我们需要一个8英寸x8英寸的图像，我们可以将figsize参数设置为(8,8)。

但是，如果我们想要以厘米为单位指定图像的大小，该怎么办呢？

使用厘米单位

默认情况下，Matplotlib使用英寸作为图像大小的单位。但是，我们可以使用其他单位来指定图像的大小，包括厘米。

要在Matplotlib中指定图像大小为厘米，我们需要使用Figure.set_size_inches()函数。该函数包括两个参数，分别是图像的宽度和高度，以英寸为单位。我们可以将这些参数转换为厘米，然后将它们传递给set_size_inches()函数。

例如，下面的代码将创建一个大小为8厘米x8厘米的图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个大小为8英寸x8英寸的图像
fig = plt.figure(figsize=(8/2.54, 8/2.54))
ax = fig.add_subplot(111)

# 在图像中绘制一个正弦波
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
ax.plot(x, y)

plt.show()

你可以看到，这个图像与上面的图像相同，只是现在它的大小是以厘米为单位的。我们将figsize参数设置为(8/2.54, 8/2.54)，其中8/2.54是以厘米为单位的8英寸。

注意，如果你使用的是Python2，你需要在8/2.54前面加上一个小数点，即.8/2.54。

总结

在Matplotlib中，我们可以使用plt.figure()函数来创建一个新的图像，并使用figsize参数指定它的大小。默认情况下，figsize的大小是以英寸为单位的。我们可以通过将figsize设置为一个包含两个值的元组来调整它的大小。要使用厘米作为单位指定图像大小，我们需要使用Figure.set_size_inches()函数，并将宽度和高度转换为厘米。

文章参考

使用Python画分形图

发表于 2024-08-03 更新于 2024-09-26

由于不想受限于MatLab，于是全面转入到Python工作，同时绘图工具使用免费开源的veusz, 在实现python导出数据，再使用veusz绘图时，第一步就是使用python正确的绘图，而分形图就是练习画这类图的绝佳素材。

Koch曲线

代码

Koch

import turtle

Division = 3.0 
DirectionAangle = [('left',60),('right',120),('left',60)]

def call(name):
    if name == 'left':
        return turtle.left
    else:
        return turtle.right

def koch(n, length):
    if n==0:
        turtle.forward(length)   
    else:
        for DA in DirectionAangle:
            koch(n-1,length/Division)
            call(DA[0])(DA[1])
        koch(n-1,length/Division)   
            
koch(n=4, length=400)
turtle.done()

运行结果

Julia 集

代码

Julia

import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np
p=0.45 #初始值c的实部
q=-0.1428 #初始值c的虚部
N=800 #最大迭代次数
M=100 #迭代区域的界值
a=3.0 #绘制图的横轴大小
b=3.0 #绘制图的纵轴大小
step=0.005 #绘制点的步长

def iterate(z,N,M):
    z=z*z+c
    for i in range(N):
        if abs(z)>M:
            return i
        z=z*z+c
    return N

c=p+q*1j
i=np.arange(-a/2.0,a/2.0,step)
j=np.arange(b/2.0,-b/2.0,-step)
I,J=np.meshgrid(i, j)
ufunc=np.frompyfunc(iterate,3,1)
Z=ufunc(I+1j*J,N,M).astype(np.float64)
plot.imshow(Z,extent=(-a/2.0,a/2.0,-b/2,b/2.0))
cb = plot.colorbar(orientation='vertical',shrink=1)
cb.set_label('iteration counts')
plot.show()

运行结果

Mandelbrot 集

代码

Mandelbrot

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot 

x0=0 #初始值z0的x0
y0=0 #初始值z0的y0
zoom=1.0 #放大倍率
N=100 #最大迭代次数
R=2 #迭代半径
a=4.0 #绘制图的横轴大小
b=3.0 #绘制图的纵轴大小
step=0.005 #绘制点的步长

def iterate(c,N,R):
    z=c
    for i in range(N):
        if abs(z)>R: 
            return i
        z = z*z+c
    return N

x=np.arange(-a/(2.0*zoom)+x0,a/(2.0*zoom)+x0,step)
y=np.arange(b/(2.0*zoom)+y0,-b/(2.0*zoom)+y0,-step)
cx,cy=np.meshgrid(x, y)
c = cx + cy*1j
ufunc=np.frompyfunc(iterate,3,1)
Z=ufunc(c,N,R).astype(np.float64)
plot.imshow(Z,extent=(-a/2.0,a/2.0,-b/2,b/2.0))
cb = plot.colorbar(orientation='vertical',shrink=1)
cb.set_label('iteration counts')
plot.show()

运行结果

说明

本文参考文章：使用 Python 绘制分形: Koch 曲线、Julia 集、Mandelbrot 集, 文章发布于2017年1月25日，比较早。其使用的是python2, 而当前使用更加先进的python3更加合理，于是切换为python3代码后，出现几处错误，本文逐一更正。

python3 xrange 报错

由于python3取消了在python2中定义的xrange函数，取而代之的是range, 于是在修改后的代码中改xrange为range.

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.

直接运行程序时，会提示：

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.
`np.float` was a deprecated alias for the builtin `float`. To avoid this error in existing code, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here.
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:
    https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations. Did you mean: 'float16'?

于是根据提示：将np.float修改为np.float64解决问题。

ImportError: libtk8.6.so: cannot open shared object file: No such file or directory

造成这个问题的原因是系统没有安装程序tk,安装即可解决问题：

1	sudo pacman -S tk

Tkinter 模块(Tk 接口)是 Python 的标准 Tk GUI 工具包的接口 .Tk 和 Tkinter 可以在大多数的 Unix 平台下使用,同样可以应用在 Windows 和 Macintosh 系统里。Tk8.0 的后续版本可以实现本地窗口风格, 并良好地运行在绝大多数平台中。详情参考：Python GUI编程(Tkinter)

问题描述

原因分析

解决方案

永久关闭Apport错误报告

完全移除Apport

查询 Unicode 编码

使用 echo 命令

使用 printf 命令

使用 Python 脚本

使用 Perl 脚本

在 Html 中使用 Unicode

AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'DataFrame' (most likely due to a circular import)

参考文章

控件简介

Colorbar 控件设置

Python 生成Mandelbrot 集并保存为 csv文件

Veusz 导入 csv 数据并绘图

参考资料

2to3 简介

使用方法

参考文章

语法格式

举例说明

代码

结果

参考文章

Python2到Python3的问题修复

Python3下的mandelbrot.vsz

运行结果

参考文章

Matplotlib 指定图形大小（单位厘米）

确定图形大小

使用厘米单位

总结

文章参考

Koch曲线

代码

运行结果

Julia 集

代码

运行结果

Mandelbrot 集

代码

运行结果

说明

python3 xrange 报错

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.

ImportError: libtk8.6.so: cannot open shared object file: No such file or directory

Python3下的`mandelbrot.vsz`