_Von al.dan ... @ gmail.com am 2011-04-12T15: 40: 57Z_

Ich habe vergessen hinzuzufügen, dass dies mit Spyder 2.0.8 und Ipython 0.10.1 ist.
Das Backend, wenn Spyder ausgeführt wird, ist Qt4Agg. Ich erhalte WXAgg, wenn ich ipython direkt über ein Terminalfenster ausführe (dh unabhängig von Spyder).

_Von ccordoba12 am 2011-05-15T19: 31: 44Z_

Labels: Cat-Debugger

_Von ccordoba12 am 2011-08-16T11: 41: 02Z_

Ausgabe Nr. 733 wurde in diese Ausgabe integriert.

_Von eigenjoh ... @ gmail.com am 2011-11-10T07: 23: 21Z_

Dieses Update würde diese Anwendung zu einem Matlab-Killer machen

_Von kavaldj ... @ gmail.com am 2013-05-12T21: 43: 03Z_

Wurde dies behoben oder irgendwie behoben?

Ich stimme dem Kommentar #4 : Dies würde Spyder einem ML-Killer näher bringen

_Von contrebasse am 2013-05-13T00: 37: 52Z_

1: Dies ist normal, das Defalut-Backend für Matplotlib ist WXAgg. Sie können es in Ihrem Skript ändern:

Matplotlib importieren
matplotlib.use ('Qt4Agg', warn = False)

_Von jed.lud ... @ gmail.com am 2013-05-13T07: 45: 45Z_

Zusätzliche aktuelle Diagnose nach etwas mehr Tests:

• Das Plotten schlägt beim Debuggen in Spyder fehl, wenn das Skript in der aktuellen interaktiven Python-Sitzung oder interaktiven IPython-Sitzung ausgeführt wird. Dies gilt für Qt4Agg- oder WXAgg-Backends.
• Das Plotten während des Debuggens funktioniert in Spyder einwandfrei, wenn das Skript so eingestellt ist, dass es in einem eigenen dedizierten Python-Interpreter ausgeführt wird. Dies ist auch unabhängig vom Backend.
• Das Plotten während des Debuggens funktioniert in einer Sitzung von "ipython qtconsole" einwandfrei, wenn es in einer Systemkonsole ausgeführt wird.

Soyder 2.3.0dev (Revision 0bb65fdb4b6e)
Python 2.7.3 32-Bit
IPython 0.13.2
Matplotlib 1.2.0
Windows 7 (64-Bit)

_Von kavaldj ... @ gmail.com am 2013-05-14T13: 45: 31Z_

8 Jed, danke !!

Das Ausführen von Debug in einem dedizierten Interpreter funktioniert für mich, danke für den tollen Hinweis!

Ich entschuldige mich, wenn ich gierig erscheine, aber gibt es eine einfache Möglichkeit, die Figur nicht modal zu machen?

Im Moment blockiert es den Interpreter, da er in Pdb gestoppt ist. Gibt es vielleicht einen anderen Trick, den ich verwenden kann? Ich rufe nur imshow (Daten), show () auf.

Vielen Dank im Voraus!
Dan

_Von jed.lud ... @ gmail.com am 2013-05-14T16: 55: 16Z_

@ -kavaldijiev: Es ist schwierig, die Figur nicht modal zu machen. Es sieht so aus, als hätte Carlos versucht, dieses Problem unter Problem Nr. 733 zu lösen, und es könnte ohne interessante Thread-Arbeit nicht einfach sein. Es hat wahrscheinlich etwas damit zu tun, dass der interaktive Modus von matplotlib parallel zu pdb ausgeführt werden muss, und Sie müssten herausfinden, wie diese Threads zur Zusammenarbeit gebracht werden können.

Beachten Sie, dass beim Plotten während des Debuggens in der IPython Qt-Konsole auch diese blockiert wird, nachdem Sie den Befehl "show ()" ausgegeben haben. Es ist dort auch nicht vollständig interaktiv.

Das Ausführen in einem dedizierten Interpreter scheint derzeit die beste Problemumgehung zu sein.

_Von kavaldj ... @ gmail.com am 2013-05-15T14: 54: 57Z_

@ -jed Danke für die ausführliche Erklärung!

Ich werde mit Modalfiguren auskommen. Aber es lohnt sich auf jeden Fall, es auf lange Sicht zum Laufen zu bringen. Es könnte für das MATLAB-Publikum äußerst attraktiv sein.

_Von jed.lud ... @ gmail.com am 2013-05-16T07: 57: 29Z_

@ -kavaldijiev: Nach ein wenig mehr Nachforschungen gibt es eine weitere Problemumgehung, die Ihnen eine Möglichkeit bieten sollte, beim Debuggen interaktiv zu zeichnen. Es scheint, dass es wahrscheinlich die Qt-GUI-Komponenten sind, die dem interaktiven Plotten im Wege stehen. Wenn Sie IPython ohne die Qt-Konsolenschnittstelle ausführen, funktioniert das interaktive Plotten beim Debuggen ohne Blockierung. Hier sind die Befehle:

1. Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung und eine CD in das Verzeichnis, in dem sich Ihr Skript befindet.
2. Führen Sie an der Eingabeaufforderung "ipython --pylab" aus.
3. Führen Sie in IPython "% run -d" aus.py "
4. Sie sollten nun in der Lage sein, den Code mit pdb-Befehlen zu durchlaufen, mit imshow () zu zeichnen, und der Plot sollte gezeichnet werden, ohne die Befehlszeileneingabe zu blockieren.

_Von jed.lud ... @ gmail.com am 2013-05-16T15: 11: 32Z_

Und nach ein bisschen mehr Recherche fand ich diese Antwort: http://stackoverflow.com/questions/12822762/pylab-ion-in-python-2-matplotlib-1-1-1-and-updating-of-the -plot-while-the-pro / 12826273 # 12826273 Wenn also der Code im ursprünglichen Beitrag auf diese Weise geändert wird:

aus matplotlib.pyplot importieren imshow, pause
importiere numpy als np
x = np.random.rand (4,5)
imshow (x)
Pause (1)

Sie können den Plot während des Debuggens interaktiv in einer interaktiven Spyder-Konsole aktualisieren, ohne ihn zu blockieren! Verwenden Sie also Pause (1) anstelle von show (). Das Diagramm wird nur für die Pausendauer interaktiv. Wenn Sie also mehr Zeit zum Zoomen oder Schwenken der Daten benötigen, verwenden Sie Pause (10) oder Pause (20). Funktioniert auch in der IPython Qt-Konsole.

_Von kavaldj ... @ gmail.com am 2013-05-16T22: 35: 04Z_

@ -jed, danke, beide Methoden funktionieren!

Die Eingabeaufforderungsmethode erscheint robuster - ich kann die geöffneten Figuren schließen und die Figuren können den Fokus (für Zoom usw.) erhalten, bis sie geschlossen werden.

Die Pausenmethode ist offensichtlich vorzuziehen, da sie sich in Spyder befindet. Die Pause gibt die Tastatursteuerung zurück, aber das Fenster sollte nicht geschlossen werden, sonst bleibt der Dolmetscher hängen. Das Öffnen neuer Figuren ist wackelig - manchmal gelingt es, manchmal nicht, aber ich habe nicht viel Zeit mit Tests verbracht.

In jedem Fall sind diese für das Debuggen äußerst nützlich, selbst wenn sie nicht so einfach und robust sind wie ML.

Prost,
Dan

_Von al.dan ... @ gmail.com am 2013-05-19T21: 08: 30Z_

Ich bin froh, nach ein paar Jahren Fortschritte zu sehen. Ja, der Pause (n) -Trick funktioniert gut für mich. Vielen Dank, @ -jed, dass Sie eine Lösung gefunden haben!

_Von jed.lud ... @ gmail.com am 2013-05-20T09: 13: 28Z_

Ich kann nichts anderes als Nachforschungen anerkennen. Die pause (n) -Funktion ist eine Matplotlib-Funktion, die ich gerade entdeckt habe.

Letztendlich liegt die Wurzel dieses Problems im Zusammenspiel zwischen Ereignisschleifen beim Zeichnen von Matplotlib und Ereignisschleifen von Qt-Anwendungen, und ich bin mir nicht sicher, ob es wirklich eine "Spyder" -Lösung dafür gibt. Es muss wahrscheinlich auf Matplotlib-Ebene angegangen werden. Aus diesem Grund unterliegt IPython, das in Qt-Konsolen ausgeführt wird, denselben Einschränkungen.

_Von jason.bo ... @ gmail.com am 2014-07-07T05: 33: 04Z_

Dieses Problem scheint im IEP gelöst worden zu sein: https://bitbucket.org/iep-project/iep/issue/297/interactive-plotting-is-not-working-during

_Von ccordoba12 am 07.07.2014T07: 53: 08Z_

Ausgabe Nr. 1848 wurde in diese Ausgabe integriert.

Ich habe mich nur gefragt, ob mir jemand eine kleine Perspektive geben könnte, wohin wir mit all dem gehen. Ich vermute, dass ich nicht der einzige da draußen bin, der viel Zeit mit Matlab verbracht hat und aus verschiedenen Gründen sehr von der Python-Welt angezogen ist und das Gefühl hat, dass wahre Produktivität verlockend nahe ist, aber wie ein Trugbild immer nur draußen zu sein scheint der Reichweite. Die Umgehung von pause () ist großartig und die Reaktionsfähigkeit des Spyder-Teams ist wirklich beeindruckend. Und jetzt, da das Problem des langsamen Editors in El Capitan in der Beta-Version 3.0 scheinbar behoben ist, scheint alles so nah zu sein. Und doch ...

Wohin geht ein Experte? Soweit ich das beurteilen kann, ist Matplotlib selbst ein großer Teil des Problems. Und ich stelle auch fest, dass Guiqwt im Moment auch keine großartige Form ist. Denken die Leute also, dass wir uns einer Situation nähern, in der wir in einer IDE debuggen, Haltepunkte erreichen und interaktives Plotten von den Haltepunkten aus durchführen können, alles nahtlos? Ich denke, das ist es, was alle ehemaligen Matlab-Benutzer wollen, und einige von uns fragen sich, ob wir die 200 US-Dollar für die Matlab Home Edition aufbringen sollten, zurück zu The Borg gehen und uns vom Python-Ansatz und der Attraktivität von Community-basierter Software und der Python-Sprache.

Es mag so klingen, als würde ich mich beschweren, aber ich versuche eigentlich nur herauszufinden, wie ich meine Zeit investieren kann. Ich möchte wirklich, dass der Python-Weg der Matlab-Killer ist, der es sein könnte ...

@jandyman , bitte verzweifeln Sie nicht :-) Wir haben eine massive Reorganisation / Bereinigung für Spyder 3.0 durchgeführt, die für Spyder 4.0 sehr vorteilhaft wäre, wo wir dieses Problem lösen wollen.

Das eigentliche Problem liegt nicht bei Matplotlib, sondern bei der IPython / Jupyter-Architektur, die die Konsole beim Debuggen blockiert und verhindert, dass wir eine Debugging-Sitzung mit mehr Funktionen (mit Verlaufs-Browsing und Plots) wie in Matlab ausführen.

Aber lassen Sie mich Ihnen versichern, dass nach der Veröffentlichung von 3.0 (in ungefähr einem Monat) alle unsere Anstrengungen darauf gerichtet sein werden, die vielen offenen und sehr widerwärtigen Debugging-Probleme zu lösen, die Spyder hat. Wenn alles gut geht und es uns gelingt, planen wir, unsere Korrekturen in 4.0 (wie gesagt) bis Ende des Jahres oder früh im nächsten zu veröffentlichen :-)

Ich verstehe auch, dass Guiqwt im Moment auch keine großartige Form ist

Das ist ein @ PierreRaybaut- Projekt (das gleiche, das Spyder erstellt hat). Leider hat er in letzter Zeit nicht viel Zeit für Open Source :-(

Ich verstehe auch, dass Guiqwt im Moment auch keine großartige Form ist

Das ist ein @ PierreRaybaut- Projekt (das gleiche, das Spyder erstellt hat). Leider hat er in letzter Zeit nicht viel Zeit für Open Source :-(

@ ccordoba12 , @jandyman : Das stimmt leider.
Ich habe jedoch kürzlich einige wichtige Arbeiten an guiqwt durchgeführt: Ich habe das PyQwt-Veralterungsproblem gelöst, indem ich es in reinem Python neu implementiert habe (siehe PythonQwt-Projekt ), sodass guiqwt v3 nicht mehr auf PyQwt basiert. Ich glaube nicht, dass guiqwt derzeit in einem schlechten Zustand ist: Dank der jüngsten Entwicklungen funktioniert es unter Python 2.7, 3.0-3.5 und mit Qt4-Qt5. Aber das Projekt nicht wächst, weil ich keine Zeit habe , es für die Verwaltung (dh neue Funktionen zu schaffen, um die Bibliothek zu fördern, etc.) - Ich bin nur Wartung zu tun, so dass die aktuellen Funktionen der Arbeit weitermachen wie bisher. Beachten Sie, dass es immer noch weitaus leistungsfähiger ist als matplotlib (oder MATLAB), um große Bilder in Echtzeit anzuzeigen und zu bearbeiten (zomming / schwenken, Kontrast anpassen, Querschnitte zeichnen usw.) weit voraus matplotlib in Bezug auf Interaktivität.

In Bezug auf den ursprünglichen Beitrag von @ ccordoba12 erwähnte, verlässt sich Spyder jetzt auf IPython / Jupyter: Dies ist eine großartige Sache, da es viele neue Funktionen ermöglicht, aber auch seine Nachteile hat.
Wie auch immer, ich verstehe nicht, warum es in Spyder nicht möglich sein könnte, auf die gleiche Weise wie in MATLAB zu interagieren.

Hallo allerseits,

Ich bin einer der Benutzer, die von MATLAB zu Python gewechselt sind. Ich denke, dass Spyder eine großartige IDE ist, aber das Problem, dass beim Debuggen kein interaktives Plotten erfolgt, ist ein wichtiger Nachteil für Leute, die von MATLAB kommen.

Ich denke, es sollte nicht so schwierig sein, es zu lösen. Zum Beispiel führe ich IPython von einem Systemterminal aus (keine qtConsole) aus und kann interaktive Plots (guiqwt) fehlerfrei ausführen, entweder über IPython- oder IPdb-Sitzungen. Außerdem habe ich beim Debuggen einen Befehlsverlauf. Ich denke, wenn Sie nur das Ausführen von ipython von einem Terminal (keine qtConsole) aus ersetzen (oder die Option hinzufügen), wird dieses Problem gelöst.

Bitte versuchen Sie, dies zu beheben, da ich denke, dass dies das einzige ist, was viele Leute davon abhält, Spyder zu verwenden.

Vielen Dank,

Felipe

Ich denke, es sollte nicht so schwierig sein, es zu lösen.

Es ist. Die von IPython im Terminal und in qtconsole verwendeten Bibliotheken und Technologien sind völlig unterschiedlich.

Nicht umsonst ist dieser Bug seit 5 Jahren geöffnet und wird noch einige Zeit dauern ;-)

Ich benötige diese Funktion, da ich Spyder als Haupt-IDE zur Entwicklung von Bildverarbeitungsalgorithmen verwende. Das Anzeigen der Bilder während des Debuggens ist eine sehr häufige Funktionsanforderung.

Ich würde es auch mögen, ich benutze Spyder hauptsächlich zum Debuggen.

@mmagnuski , dies ist jetzt möglich, indem Sie beim Debuggen wie %plot

%plot plt.plot(range(10))

Damit dies funktioniert, müssen Sie Ihr Matplotlib-Backend auf Inline .

@tacaswell Ich hatte ein Gespräch mit @WeatherGod und er dachte, Sie könnten sich vielleicht

Es wäre cool, wenn dies "nahtlos" funktionieren würde, obwohl ich verstehe, dass es schwierig ist.

Im Moment verwende ich den Trick pause(10) .

Weitere Informationen finden Sie unter https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/4779 .

Die sehr kurze Version, damit die GUI reagiert, muss die Ereignisschleife (die im Wesentlichen eine Endlosschleife ist, die auf Benutzer-E / A wartet) ausgeführt werden. Die Debug-Eingabeaufforderung befindet sich ebenfalls in einer Endlosschleife und wartet auf die Eingabe durch den Benutzer. An der 'normalen' Eingabeaufforderung werden einige heikle Integrationsarbeiten durchgeführt, um diese beiden Schleifen gemeinsam nutzen zu können (im Grunde lässt die Eingabeaufforderung die GUI-Schleife laufen, bis ein einzelner Schlüssel getroffen wird, verarbeitet die Schlüssel und startet dann die GUI-Ereignisschleife neu). Bei der Debugging-Eingabeaufforderung wird diese Integration nicht durchgeführt und die Figur scheint "tot" zu sein. Dies wirkt sich auf jedes GUI-basierte Fenster aus.

Der Grund für das Aufrufen von plt.pause() ist, dass die GUI-Ereignisschleife explizit für die angegebene Anzahl von Sekunden ausgeführt wird.

Das Inline-Backend funktioniert, weil es nur ein statisches PNG erzeugt (also ist _ immer_ 'tot').

Danke für die Erklärung und das damit verbundene Thema Thomas!

Diese PR würde es meiner Meinung nach lösen: https://github.com/ipython/ipykernel/pull/438

Gute Arbeit! Vielen Dank @ wirkung27!

Irgendeine Lösung dafür? Ich kann die Figur nach plt.pause (1) nicht schließen. Ich habe versucht, plt.close () und wieder anzuhalten, aber n Erfolg. Vielen Dank

Irgendeine Lösung dafür? Ich kann die Figur nach plt.pause (1) nicht schließen. Ich habe versucht, plt.close () und wieder anzuhalten, aber n Erfolg. Vielen Dank

Sie müssen die Zahlennummer als Argument für plt.close() (oder 'all' ) plt.pause . Es wird gelöst, wenn / wenn ipykernel https://github.com/ipython/ipykernel/pull/438 zusammenführt. Ich persönlich verwende eine modifizierte Version von ipykernel, wobei dieser Zweig zusammengeführt wird.

Irgendeine Lösung dafür? Ich kann die Figur nach plt.pause (1) nicht schließen. Ich habe versucht, plt.close () und wieder anzuhalten, aber n Erfolg. Vielen Dank

Sie müssen die Zahlennummer als Argument für plt.close() (oder 'all' ) plt.pause . Es wird gelöst, wenn / wenn ipykernel ipython / ipykernel # 438 zusammenführt . Ich persönlich verwende eine modifizierte Version von ipykernel, wobei dieser Zweig zusammengeführt wird.

Es hat nicht funktioniert. Ich führe plt.figure (1) aus; plt.imshow (myimage), plt.pause (1), plt.close (1) und keine Ergebnisse. Ich bin auf IPython 7.11.1, Spyder 4.0.1 und Python 3.7.5

Ich konnte mich fortpflanzen. Bitte öffnen Sie eine neue Ausgabe dazu. Um dieses Problem zu umgehen, können Sie sie unter plt.pause mit dem Kreuz schließen

Ich konnte mich fortpflanzen. Bitte öffnen Sie eine neue Ausgabe dazu. Um dieses Problem zu umgehen, können Sie sie unter plt.pause mit dem Kreuz schließen

Diese Problemumgehung hat funktioniert. Das ist komisch. Danke trotzdem

Dies ist nicht nur ein Problem beim Debuggen. Ich habe das Inline-Backend aktiviert. Hier ist ein minimales Arbeitsbeispiel:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.random.rand(2, 5)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.scatter(x, y)

Wenn ich im Beispiel "Datei ausführen", wird ein Inline-Plot angezeigt. Wenn ich das gesamte Beispiel und "Auswahl ausführen oder aktuelle Zeile ausführen" auswähle, wird ein Inline-Diagramm angezeigt. Wenn ich die Zeilen 1-6 und "Auswahl ausführen oder aktuelle Zeile ausführen" auswähle und den Rest des Beispiels in die Konsole eingebe, wird kein Plot angezeigt. Der Verweis auf das Plotobjekt wird angezeigt.

Dies ist nicht nur ein Problem beim Debuggen. Ich habe das Inline-Backend aktiviert. Hier ist ein minimales Arbeitsbeispiel:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x, y = np.random.rand(2, 5)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.scatter(x, y)

Wenn ich im Beispiel "Datei ausführen", wird ein Inline-Plot angezeigt. Wenn ich das gesamte Beispiel und "Auswahl ausführen oder aktuelle Zeile ausführen" auswähle, wird ein Inline-Diagramm angezeigt. Wenn ich die Zeilen 1-6 und "Auswahl ausführen oder aktuelle Zeile ausführen" auswähle und den Rest des Beispiels in die Konsole eingebe, wird kein Plot angezeigt. Der Verweis auf das Plotobjekt wird angezeigt.

Ich glaube nicht, dass dies mit diesem Fehler zusammenhängt. Dies ist eine Einschränkung bei der Verwendung des Inline-Backends, dass der Plot sich nicht selbst "neu zeichnet". Wenn Sie im Inline-Backend explizit etwas zeichnen müssen, haben Sie folgende Möglichkeiten:

from IPython.core.display import display
display(fig)

display(fig) funktioniert. Das inkonsistente Verhalten zwischen dem vollständigen Ausführen einer Datei und dem teilweisen Ausführen einer Datei und dem Beenden in der Konsole ist jedoch verwirrend.

@kdpenner - Wenn Sie den Code zwischen Zellen angezeigt. Dies wird erwartet. Aber ich glaube nicht, dass Sie dafür die Funktion display() müssen. Wenn Sie fig in die Konsole eingeben, sollte die Zahl gezeichnet werden.

fig funktioniert auch. Vielleicht wurde dieser Unterschied im Verhalten entworfen, aber es ist nicht das, was ich als Benutzer erwarte.

@kdpenner Was ich damit gemeint habe war, dass Sie in anderen Umgebungen mit Inline-Backend dasselbe Verhalten erhalten, sodass dies bei Spyder kein Problem darstellt.

@mmagnuski Verstanden. Vielen Dank für die fig Problemumgehung.

🎉

Vielen Dank für die Behebung!

aufregend!

Sie können über diese und die anderen Verbesserungen unserer Debugger lesen , die 4.2.0 in Version landete hier .