windows下配置C++版本的matplotlib绘图工具matplotlibcpp

windows下配置matplotlibcpp(超简单,不用cmake)

本人就是爱折腾,就随便找了资料弄了一下

一、准备工具
1、visual studio2019(其他版本均可,有msvc编译c++就行,支持C++17)
2、python3.x
3、vscode, 这个用来做编辑器,以及编辑脚本命令(这里只介绍脚本命令,cmd或powershell就行)
3、matplotlibcpp.h
matplotlibcpp.h下载地址
只需要下载matplotlibcpp.h这个头文件,然后将这个头文件放到一个常用的c++编译器的include文件夹就可以了,后面要包含这个文件夹

二、编译命令
使用cl.exe(使用前要配置好环境变量,能够编译一个简单的cpp程序,这里不介绍了,网上教程很多)

方法一(直接命令包含头文件目录和链接静态库):
(1)需要头文件目录1(放置matplotlibcpp.h的头文件目录):C:/xx/xx/mingw64/include
(2)需要头文件目录2(放置Python.h的头文件目录,一般在python安装目录的Python/Python38/include中):C:/xx/xx/Python/Python38/include
(3)需要头文件目录3(放置numpy/arrayobject.h的头文件目录,一般在/Python/Python38/Lib/site-packages/numpy/core/include):C:/xx/xx/Python/Python38/Lib/site-packages/numpy/core/include
(4)需要静态链接库1(python38.lib):C:/xx/xx/Python/Python38/libs/python38.lib
(5)需要静态链接库2(npymath.lib): C:/xx/xx/Python/Python38/Lib/site-packages/numpy/core/lib/npymath.lib

看看我的完整命令

cl $fileName /std:c++17 /EHsc /nologo /I C:/xx/xx/Python/Python38/Lib/site-packages/numpy/core/include /I C:/xx/xx/mingw64/include /I C:/xx/xx/Python/Python38/include /link C:/xx/xx/Python/Python38/libs/python38.lib C:/xx/xx/Python/Python38/Lib/site-packages/numpy/core/lib/npymath.lib

新建一个.bat脚本文件,将这段编译命令复制上去,修改你的编译文件名,
直接点击脚本运行或者打开cmd再运行脚本(推荐这个,可以看到报错信息)

在运行过程中,可能会出现以下两个错误

(1)matplotlibcpp.h(354): error C2766: explicit specialization; ‘matplotlibcpp::detail::select_npy_type<int64_t>’ has already been defined
(2)matplotlibcpp.h(356): error C2766: explicit specialization; ‘matplotlibcpp::detail::select_npy_type<uint64_t>’ has already been defined
没什么好讲的,重定义,将matplotlibcpp.h的354行和356行注释掉即可。

以上就是我配置windows下c++编译matplotlibcpp的过程总结。
当然,同学们可能会觉得用bat脚本有点麻烦,如果同学们会用vscode以及vscode插件code-runner配置编译运行命令,你的编程体验会大大提高。
如果有需要,可以留言,我出一个code-runner配置命令教程。
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在C++项目中配置和使用matplotlibcpp库。根据用户提供的引用资料,我需要整合这些信息,并按照系统级指令来组织回答。首先,我要确保回答结构清晰,分步骤说明配置和使用方法,同时注意使用正确的中文和LaTeX格式。 首先,引用资料提到matplotlibcpp是一个C++绘图工具,依赖Python的matplotlib库,所以在配置时需要安装Python环境和相关库。用户可能使用的操作系统包括Windows和Linux,所以需要分别说明。根据引用1和引用3,配置步骤包括安装Python、matplotlib、numpy,以及下载matplotlibcpp的头文件。 接下来,编译时需要链接Python库,这在Windows的Visual Studio和Linux的g++中有所不同。引用2和引用3提到了具体的编译命令和VS的配置步骤,需要详细说明如何设置包含目录和库目录,以及附加依赖项。 然后,使用示例部分需要提供一个简单的C++代码,展示如何绘图,并保存图像。代码示例需要正确使用matplotlibcpp的API,如`plot`和`show`函数,并注意关闭标签以避免Python崩溃(引用4提到这一点)。 最后,生成相关问题时要围绕配置、优化、兼容性等方面展开,确保问题有针对性,帮助用户进一步探索。 需要检查LaTeX语法是否正确,比如变量用$...$包裹,独立公式用$$...$$。同时,引用标识要自然地添加在引用的句子末尾,例如引用1到4的位置。 现在,整理这些步骤,确保每个部分清晰,并符合用户的要求。可能需要注意避免技术术语过于复杂,保持语言简洁易懂。同时,验证各个步骤是否正确,特别是编译命令和路径设置,避免用户操作时出现错误。</think>以下是C++项目中配置和使用matplotlibcpp库的详细步骤: ### 一、环境准备 1. **安装Python环境** 需安装Python 3.x及包管理工具pip,建议通过[Python官网](https://www.python.org/)下载安装[^3]。 2. **安装Python依赖库** 执行命令安装matplotlib和numpy: ```bash pip install matplotlib numpy ``` 3. **获取matplotlib-cpp头文件** 从GitHub下载库文件: ```bash git clone https://github.com/lava/matplotlib-cpp.git ``` 将`matplotlibcpp.h`头文件复制到项目目录[^4]。 ### 二、编译器配置 #### Windows环境(Visual Studio) 1. **设置包含目录** 添加Python安装路径的`include`文件夹(如`C:\Python310\include`)[^2]。 2. **设置库目录** 添加Python的`libs`文件夹(如`C:\Python310\libs`)[^2]。 3. **附加依赖项** 在链接器输入中添加`python310.lib`(版本号需匹配)。 #### Linux环境(g++) 编译时需指定Python头文件和库路径: ```bash g++ main.cpp -I/usr/include/python3.8 -lpython3.8 -o output ``` 其中路径需根据实际Python版本调整。 ### 三、基础使用示例 ```cpp #include "matplotlibcpp.h" namespace plt = matplotlibcpp; int main() { std::vector<double> x = {1,2,3,4}, y = {5,2,6,9}; plt::plot(x, y); // 绘制折线图 plt::title("示例图表"); // 添加标题 plt::savefig("plot.png");// 保存图像 plt::show(); // 显示图像 plt::close(); // 关闭图形防止崩溃 return 0; } ``` ### 四、数学公式示例 若需在图表中添加公式,可通过LaTeX语法实现: $$ e^{i\pi} + 1 = 0 $$ 代码中设置: ```cpp plt::xlabel(R"($\sqrt{x^2 + y^2}$)"); // 添加含LaTeX的坐标轴标签 ```
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