pycharm中的matplotlib可视化figure窗口,图像加载不出且闪退问题,解决办法

升级Anaconda的matplotlib即可解决:

cmd语句:pip install --upgrade matplotlib

 

PyCharm是一款流行的集成开发环境,它支持多种编程语言包括Python,而Python是机器学习和强化学习领域的主要工具之一。要在PyCharm中搭建强化学习的可视化环境,通常涉及以下几个步骤: 1. **安装必要的库**:首先需要安装像`gym`(用于 gym 环境的库)、`TensorFlow`(用于创建模型)、`Keras`(深度学习框架)以及可视化库如`matplotlib`、`plotly`等。 ```python !pip install gym tensorflow keras matplotlib plotly ``` 2. **导入并创建环境**:使用`gym.make`函数加载强化学习环境,比如`gym_cartpole`或自定义的环境。 ```python import gym env = gym.make('CartPole-v1') ``` 3. **观察和记录状态**:通过`env.reset()`初始化环境,并使用`env.render()`展示状态变化。训练过程中可以使用`env.step()`获取新的观测值和反馈。 4. **可视化工具**:可以利用`plotly`库绘制奖励曲线或状态轨迹。例如,`plotly.graph_objects`可以帮助创建交互式图表。 ```python import plotly.graph_objects as go rewards = [] for _ in range(100): obs, reward, done, info = env.step(env.action_space.sample()) rewards.append(reward) if done: break fig = go.Figure([go.Scatter(x=range(len(rewards)), y=rewards)]) fig.show() ``` 5. **保存和分享结果**:如果需要更复杂的可视化,可以考虑使用专门的数据分析和可视化库如`seaborn`或`pyvis`。 记得在PyCharm中设置合适的运行配置(Run Configuration),以便能够调试和运行上述代码。此外,为了更好地理解,可以参考一些开源项目或在线教程,如官方GitHub文档、Medium文章或者Google Colab示例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值