在pycharm中使用matplotlib.pyplot 绘图时报错的解决

时间:2021-09-25 02:59:03

This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin “windows” in ” “.

百度谷歌了好久都没能解决这个问题都没能解决

开始我以为是缺少windows这个包,但是代码里并没有用到,所以我打断点去看代码到底问题出在哪里

发现问题出在matplotlib上面,我猜想是Qt和matplotlib版本不兼容导致的,于是我卸载了这两个插件并重新安装

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conda uninstall qt
conda uninstall matplotlib
conda install qt
conda install matplotlib

于是问题解决了

附:我发现有时候pip或者conda安装了工具包,但是pycharm还是识别不到,按照如下操作

在pycharm中使用matplotlib.pyplot 绘图时报错的解决

在pycharm中使用matplotlib.pyplot 绘图时报错的解决

会有奇效!

补充知识:Python PyCharm中matplotlib.pyplot.imshow()无法绘图

问题描述

在利用Anaconda3 + PyCharm 2018 实现神经网络的实践中,涉及到一个根据像素数组绘制图像的实践,如下所示(这里只需要关心image_array即可,对源数据的预处理可忽略):

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# coding=utf-8
# author: BebDong
# 10/23/18
 
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 打开并读取文件
data_file = open("mnist_dataset/mnist_train_100.csv")
data_list = data_file.readlines()
data_file.close()
 
# image_array是一个28*28的像素数组
all_pixels = data_list[0].split(',')
image_array = numpy.asfarray(all_pixels[1:]).reshape((28, 28))
plt.imshow(image_array, cmap='gray', interpolation='None')

当运行时,控制台无报错信息,正常执行结束退出(exit code 0),在SciView出处无绘制出的指定图像。

解决

在网上找了一些资料,大部分解决方案是“调用show()”,也没有给出原因,但其实也不行。

经过一番查找,发现需要引入另外一个叫做pylab的包即可。(我想原因得靠自己查阅官方文档了)

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# coding=utf-8
# author: BebDong
# 10/23/18
 
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 直接使用plt.imshow无法显示图片,需要导入pylab包
import pylab
 
# 打开并读取文件
data_file = open("mnist_dataset/mnist_train_100.csv")
data_list = data_file.readlines()
data_file.close()
 
# 拆分绘制28*28图形
all_pixels = data_list[0].split(',')
image_array = numpy.asfarray(all_pixels[1:]).reshape((28, 28))
plt.imshow(image_array, cmap='gray', interpolation='None')
pylab.show()

吐槽和思考

其实程序猿经常会遇到一些技术问题,最直接的方法就是上网查阅资料,看看有没有其他人遇到过相同问题,如何解决,这比翻阅官方文档显然效率高得多。

就个人感觉来说,目前国内的环境不容乐观,有时能看到好几篇一字不差的博文,竟然标注都是原创文章。这还算好,毕竟是原封不动的抄袭原文。更悲观的是,有些博文为了让其**“看起来”**不那么像抄袭,改得牛头马面,毫无逻辑可言。试问,您真的懂了原文的意思了吗?既然你都不懂,为何要加以“原创”的标签来展示和分享给他人呢?

个人认为,原创不一定非要100%是自己的东西。你看了某个文章,学习了某个技术,有一些自己的感悟和想法,用自己的语言将它描述出来也可以称之为原创。

以上这篇在pycharm中使用matplotlib.pyplot 绘图时报错的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_24699959/article/details/80909445