当import matplotlib.pyplot as ply 出现Segmentation fault (core dumped)

最新推荐文章于 2023-12-06 21:59:06 发布

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#segment fault #matplotlib.pyplot

本文介绍了一种在Linux环境下，使用matplotlib时遇到Segmentation fault(coredumped)错误的解决方案。通过调整matplotlib的后端设置，可以有效避免这一问题，确保代码在Linux shell中顺利运行。

当我在py文件中导入matplotlib.pyplot后，在linux shell 运行py文件时，出现Segmentation fault (core dumped)错误提示，谷歌之后，找到了解决的方法：

import matplotlib as mpl
mpl.use('TkAgg')  # or whatever other backend that you want
import matplotlib.pyplot as plt

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2025——》import matplotlib.pyplot as plt/如何在Jupyter Notebook中使用Matplotlib库？

weixin_68013600的博客

07-08

1195

在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 库进行数据可视化非常便捷，import matplotlib.pyplot as plt 是 Python 中用于导入 Matplotlib 库的绘图模块 pyplot 并设置别名为 plt 的标准语句。Matplotlib 是一个强大的可视化库，广泛用于数据可视化、图表绘制和科学绘图。

import matplotlib.pyplot as plt

142857_T的博客

07-15

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#!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpathes from wrTXT import ReadDataTxt def test_01(): x = np.linspace(0, 10, 40) plt.figure(

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linux下用matplotlib 绘图报错： import matplotlib.pyplot as plt 报错 segmentation fault 网上搜到的解决方法是： import matplotlib as mpl mpl.use('TkAgg') #必须要写在这两个import中间 import matplotlib.pyplot as plt 但是我这边没有成功，报了一个新的...

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解决方案1： import matplotlib as mp mp.use('agg') 解决方案2： pip install matplotlib==2.0

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Peerless__的博客

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739

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a250225的博客

05-10

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使用pytorch进行深度学习模型训练时，莫名出现了这个错误。之前用的好好的。出现这个错误的原因有很多，网上与很多人说是linux中对栈的大小做了限制，具体的大家可以对照这篇blog进行设置。但我遇到不是这种情况，我是在导入matplotlib是出现了这个错误，于是参考了这篇blog。 import matplotlib as mpl mpl.use('TkAgg') # or whatever other backend that you want import matplotlib.pyplot

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

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方法里的点需要用列表或数组描述（用[]），如果只有一组数据表示y坐标(x坐标默认为0，1，2，。2、基础类：线(line)、点（marker）、文本（text）、图例（legend）、网格（grid）、标题（title）1、容器类：图（figure）、坐标系（axes）、坐标轴（axis）、刻度（tick）6、3D图：from mpl_toolkits.mplt3d import Axes3d。1、线形图：plot()2、直方图：hist()3、条形图：bar()3、条形图（bar）4、饼图：pie()

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### 导入matplotlib.pyplot库的作用在使用CIFAR10数据集训练卷积神经网络模型的代码中，导入`matplotlib.pyplot`库主要有以下作用： - **数据可视化**：可以显示CIFAR10数据集中的图像，帮助直观了解数据集的内容。例如，显示训练集前9个图像，能对数据有一个初步的认识，方便后续的模型训练和调试工作 [^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载训练集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # 显示训练集前9个图像 fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(6, 6)) for i in range(9): img, label = trainset[i] img = img / 2 + 0.5 # 反归一化 img = img.numpy().transpose((1, 2, 0)) axes[i // 3, i % 3].imshow(img) axes[i // 3, i % 3].axis('off') plt.show() ``` - **训练结果可视化**：可以绘制训练过程中的损失曲线、准确率曲线等，帮助分析模型的训练情况。通过观察这些曲线，能够判断模型是否收敛、是否过拟合等，从而对模型进行调整和优化 [^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设train_losses和train_accuracies分别是训练过程中的损失和准确率列表 train_losses = [1.5, 1.2, 1.0, 0.8, 0.6] train_accuracies = [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7] # 绘制损失曲线 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(train_losses, label='Training Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() # 绘制准确率曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(train_accuracies, label='Training Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() ``` ### 可能出现的问题及解决方法 #### 1. 库未安装问题描述：在导入`matplotlib.pyplot`库时，可能会出现`ModuleNotFoundError`错误，提示找不到该模块。解决方法：使用`pip`或`conda`安装`matplotlib`库。 ```bash pip install matplotlib ``` 或 ```bash conda install matplotlib ``` #### 2. 图形显示问题问题描述：在某些环境中，如服务器环境或某些IDE中，可能会出现图形无法正常显示的问题，例如弹出空白窗口或无响应。解决方法： - 对于服务器环境，可以使用`matplotlib`的非交互式后端，如`Agg`，将图形保存为文件。 ```python import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt # 绘制图形 plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.savefig('plot.png') ``` - 对于某些IDE，可以尝试更新`matplotlib`版本或检查IDE的图形显示设置。 #### 3. 中文显示问题问题描述：在图形中使用中文标签时，可能会出现乱码的情况。解决方法：设置`matplotlib`的字体为支持中文的字体，如`SimHei`。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm # 设置字体 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 绘制包含中文标签的图形 plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.xlabel('横轴') plt.ylabel('纵轴') plt.title('示例图形') plt.show() ``` ###