如何限制重试次数?(How to restrict retry attempts?)
有没有办法通过Stormpath API或其UI来设置最大密码重试次数? 或者,在使用Stormpath API进行任何身份验证期间,是否需要在我的Web服务器上管理此重试计数?
Is there a way through the Stormpath API or their UI to set a maximum number of password retry attempts? Or does this retry count need to be managed on my web server during any authentication with the Stormpath API?
原文:https://stackoverflow.com/questions/40028445
更新时间:2023-12-22 18:12
最满意答案
matplotlib.pyplot
具有当前图形和当前轴的概念。 所有绘图命令都适用于当前轴。import matplotlib.pyplot as plt fig, axarr = plt.subplots(2, 3) # 6 axes, returned as a 2-d array #1 The first subplot plt.sca(axarr[0, 0]) # set the current axes instance to the top left # plot your data result.plot(kind='bar', alpha=0.75, rot=0, label="Presence / Absence of cultural centre") #2 The second subplot plt.sca(axarr[0, 1]) # set the current axes instance # plot your data #3 The third subplot plt.sca(axarr[0, 2]) # set the current axes instance # plot your data
演示:
源代码,
import matplotlib.pyplot as plt fig, axarr = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True) # 6 axes, returned as a 2-d array for i in range(2): for j in range(3): plt.sca(axarr[i, j]) # set the current axes instance axarr[i, j].plot(i, j, 'ro', markersize=10) # plot axarr[i, j].set_xlabel(str(tuple([i, j]))) # set x label axarr[i, j].get_xaxis().set_ticks([]) # hidden x axis text axarr[i, j].get_yaxis().set_ticks([]) # hidden y axis text plt.show()
matplotlib.pyplot
has the concept of the current figure and the current axes. All plotting commands apply to the current axes.import matplotlib.pyplot as plt fig, axarr = plt.subplots(2, 3) # 6 axes, returned as a 2-d array #1 The first subplot plt.sca(axarr[0, 0]) # set the current axes instance to the top left # plot your data result.plot(kind='bar', alpha=0.75, rot=0, label="Presence / Absence of cultural centre") #2 The second subplot plt.sca(axarr[0, 1]) # set the current axes instance # plot your data #3 The third subplot plt.sca(axarr[0, 2]) # set the current axes instance # plot your data
Demo:
The source code,
import matplotlib.pyplot as plt fig, axarr = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True) # 6 axes, returned as a 2-d array for i in range(2): for j in range(3): plt.sca(axarr[i, j]) # set the current axes instance axarr[i, j].plot(i, j, 'ro', markersize=10) # plot axarr[i, j].set_xlabel(str(tuple([i, j]))) # set x label axarr[i, j].get_xaxis().set_ticks([]) # hidden x axis text axarr[i, j].get_yaxis().set_ticks([]) # hidden y axis text plt.show()
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这不是一个错误。 您正在重新定义inset_axes 。 在行inset_axes = inset_axes(...) , inset_axes是来自mpl_toolkits.axes_grid.inset_locator的函数。 之后, inset_axes是该函数的返回,它是一个AxesHostAxes 。 一般建议当然是: 永远不要使用与导入或在代码中使用的函数相同的名称来调用变量。 具体解决方案: ax_ins = inset_axes(ax, width="30%", height="30%") ...
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问题是第二个图例是第一个子图的一部分,第一个子图完全在第二个子图的后面。 通常,您可以将图例添加到第二个子图而不是第一个子图。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 5, 1000) fig =plt.figure(figsize=(7,7)) ax =plt.subplot(211) ax.plot(x, np.sin(x), '-b', label='Sine') leg1 = ax.legend ...
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这应该是可能的。 请看一下这个例子 。 您还可以查看上一个问题: 使用matplotlib和pyplot进行2D坐标的简单动画 以下是一个示例实现。 第二个图是隐藏的,直到第一个图停止渲染: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation def update_line(num, data, line, img): line.set_data(data[...,: ...
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来自windrose模块的github页面实际上提供了子图的示例: https : //github.com/scls19fr/windrose/blob/master/samples/example_subplots.py 。 以下作品。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec from windrose import WindroseAxes df = pd.r ...
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使用fig = plt.figure()而不是fig = Figure() 。 你的代码是: fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) x = np.arange(0, 999, 0.1) y1 = -.75 y2 = .75 ax.fill_between(x, y1, y2, color='lawngreen', alpha='.6') ax.scatter(df.A, df.B) ax.plot(df.A, df.B) ax.axhline(y= ...
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不,他们不会返回相同的输出。 实际上, pyplot.plot是一个绘图函数,它返回一系列Line2D对象,而pyplot.subplot是一个pyplot.subplot函数,它返回一个matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot对象。 虽然AxesSubplot有spines (可以从图像中想象出来),但Line2D没有任何刺(它是一条简单的线,它会刺激它?)。 No they don't return the same output. In fact, pyplot.pl ...
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不同之处在于plt.subplot和fig.add_subplot之间。 更确切地说,在第一种情况下,您使用pyplot的散点函数plt.scatter ,在第二种情况下,您使用轴的scatter , ax.scatter 。 plt.scatter是一个2D函数。 它将第三个参数解释为散点的大小,并在二维中绘制一个散点图。 (您会看到z轴根本没有缩放。) 当使用ax.scatter , ax是3D轴( matplotlib.axes._subplots.Axes3DSubplot )。 它的scatter ...
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matplotlib.pyplot具有当前图形和当前轴的概念。 所有绘图命令都适用于当前轴。 import matplotlib.pyplot as plt fig, axarr = plt.subplots(2, 3) # 6 axes, returned as a 2-d array #1 The first subplot plt.sca(axarr[0, 0]) # set the current axes instance to the top left ...
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您可以使用annotate ,但是您需要设置正确的限制,以便它们位于“右上角”。 如果在完成所有绘图后调用annotate命令,这应该可以工作,因为它从轴本身拉出限制。 import pylab as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) def get_axis_limits(ax, scale=.9): return ax.get_xlim()[1]*scale, ax.get ...
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只需切换图形大小的宽度和高度: fig = plt.figure(figsize=(20, 8)) 至: fig = plt.figure(figsize=(8, 20)) 为整个页面使用整个页面。 这会改变你的情节: 至: Just switch figure size width and height from: fig = plt.figure(figsize=(20, 8)) to: fig = plt.figure(figsize=(8, 20)) to use the whole pag ...