import matplotlib.pyplot as plt时程序异常终止

最新推荐文章于 2023-07-27 13:44:55 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42147034/article/details/104469385
本文解决了一个常见问题：在使用Anaconda环境下，尝试导入matplotlib.pyplot时遇到的无响应问题。问题通常源于旧版本的Anaconda预装了不兼容的matplotlib版本。文章提供了简单有效的解决方案：卸载现有版本并重新安装最新版本的matplotlib。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import matplotlib.pyplot as plt 时程序一直无反应，在cmd中也是一样的，但是import matplotlib正常。

一般是装的老版anaconda自带了老版本的matplotlib，会有一些兼容性问题，直接卸载重装最新版本就可以解决

python3.12环境import matplotlib.pyplot as plt报错
m0_69013551的博客
05-31 2980
这个警告是因为 NumPy 模块已经被导入了一次，然后又被重新导入了一次。可以尝试在代码中查找并删除多余的 NumPy 导入语句，或者将导入语句放在文件的开头。如果这个警告并没有导致你的代码出现问题，你可以忽略它。如果确实出现了问题，可以参考相关文档来解决。这是一个Python的错误提示信息，意思是在你的程序中导入了matplotlib.pyplot模块，但是在导入时出现了错误。具体错误原因是在导入matplotlib时，它又去导入kiwisolver模块，但是找不到相关的_cext模块导致失败。
python matplotlib.pyplot报错_Python库 - import matplotlib.pyplot as plt 报错问题
weixin_39618456的博客
11-29 5353
为了避免各种问题，请使用最新的2.7.13安装文件1、先设置好环境变量在path变量中设置好以下路径：C:\Python27\ScriptsC:\Python272、大部分报错问题都是因为库与库之间存在依赖关系matplotlib依赖dateutil和pyparsing，如果Python里面没有安装dateutil和pyparsing，那么后续使用matplotlib的时候很可能会遇到依赖问题。所...
Python库 - import matplotlib.pyplot as plt 报错问题
11-21 2301
为了避免各种问题，请使用最新的2.7.13安装文件 1、先设置好环境变量 在path变量中设置好以下路径： C:\Python27\Scripts C:\Python27 2、大部分报错问题都是因为库与库之间存在依赖关系 matplotlib依赖dateutil和pyparsing，如果Python里面没有安装dateutil和pyparsing，那么后续使用m...
import matplotlib.pyplot as plt 导致进程异常退出
MZM9161的博客
02-10 455
import matplotlib.pyplot as plt 导致进程异常退出 安装完matplotlib后，使用以上语句调包时发生异常退出，错误码-1073741819 (0xC0000005)。 这种情况说明版本发生冲突，需要卸载后重新安装合适的版本。 pip uninstall matplotlib pip install matplotlib==2.2.4 安装完成后即可正常使用 ...
"D:\anaconda3\Matplotlib Pyplot\.venv\Scripts\python.exe" "D:\anaconda3\Matplotlib Pyplot\demo01.py" D:\anaconda3\Matplotlib Pyplot\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc Can't find filter element Can't find filter element Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda3\Matplotlib Pyplot\demo01.py", line 11, in <module> plt.show() File "D:\anaconda3\Matplotlib Pyplot\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 614, in show return _get_backend_mod().show(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda3\Matplotlib Pyplot\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 3547, in show cls.mainloop() File "D:\anaconda3\Matplotlib Pyplot\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\backends\_backend_tk.py", line 544, in start_main_loop first_manager.window.mainloop() File "D:\大二专业课\专业课安装包\python\Lib\tkinter\__init__.py", line 1505, in mainloop self.tk.mainloop(n) KeyboardInterrupt Process f
最新发布
04-29
import matplotlib.pyplot as plt # 绘制数据... plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 显示图片前更改后台渲染器以防阻塞主线程 plt.switch_backend('Agg') # 或者简单隐藏掉交互式的部分 plt.ioff() plt.show() ...
# adc_parser.py import serial import csv from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation # ===== 串口配置 ===== SERIAL_PORT = 'COM10' # Windows系统修改为COMx，Linux/macOS修改为/dev/ttyXXX BAUD_RATE = 115200 # 必须与STM32设置的波特率一致 # ===== 初始化串口 ===== ser = serial.Serial(SERIAL_PORT, BAUD_RATE, timeout=1) plt.ion() # 启用交互模式 # ===== 数据可视化设置 ===== fig, ax = plt.subplots() x_data, y_data = [], [] line, = ax.plot(x_data, y_data, 'r-') ax.set_title("实时电压监测") ax.set_xlabel("采样点") ax.set_ylabel("电压 (V)") ax.set_ylim(0, 3.3) # 根据ADC参考电压设置 # ===== CSV日志设置 ===== csv_file = open('adc_log.csv', 'a', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['Timestamp', 'ADC Value', 'Voltage(V)']) # 写入表头 def update_plot(frame): """动态更新电压曲线""" line.set_data(x_data, y_data) ax.relim() ax.autoscale_view(True, True, True) fig.canvas.draw() return line, # 启动动态更新 (每秒更新2次) ani = FuncAnimation( fig, update_plot, interval=500, save_count=50, # 添加此参数 cache_frame_data=True # 保持显式声明 ) try: while True: # ===== 数据接收 ===== raw_data = ser.readline().decode('utf-8').strip() if not raw_data: continue # ===== 数据解析 ===== try: adc_str, voltage_str = raw_data.split(',') adc_value = int(adc_str) voltage = float(voltage_str) # ===== 数据记录 ===== timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3] csv_writer.writerow([timestamp, adc_value, voltage]) # ===== 实时显示 ===== print(f"[{timestamp}] ADC: {adc_value:<4} Voltage: {voltage:.2f}V") # ===== 更新曲线数据 ===== x_data.append(len(x_data)+1) y_data.append(voltage) if len(x_data) > 50: # 保持显示最近50个点 x_data.pop(0) y_data.pop(0) except ValueError as e: print(f"数据格式错误: {raw_data} | 错误类型: {str(e)}") except Exception as e: print(f"未知错误: {str(e)}") except KeyboardInterrupt: print("\n程序终止") finally: # ===== 资源清理 ===== csv_file.close() ser.close() plt.close() 没有动画
03-09
plt.show() # ✅ 启动Matplotlib事件循环 try: while True: # [原有数据接收逻辑...] # 添加短暂暂停允许GUI响应 plt.pause(0.001) # ⏱️ 每次循环暂停1ms except KeyboardInterrupt: # [原有清理逻辑......
帮我运行下面这段代码，并展示给我看输出的结果（图片）import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import lagrange from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 生成模拟数据（含趋势和季节性的时间序列） np.random.seed(42) x = np.linspace(0, 10, 100) original = np.sin(x) + 0.5*x + np.random.normal(0, 0.3, 100) # 创建缺失数据集 missing_indices = np.sort(np.random.choice(100, 20, replace=False)) data_missing = original.copy() data_missing[missing_indices] = np.nan # 拉格朗日插值法 def lagrange_interp(s): for idx in missing_indices: window = s[max(0,idx-3):min(100,idx+4)] valid = window[~np.isnan(window)] if len(valid) >= 2: poly = lagrange(np.where(~np.isnan(window))[0], valid) s[idx] = poly(np.where(np.isnan(window))[0][0]) return s lagrange_filled = lagrange_interp(data_missing.copy()) # ARIMA插值 arima_filled = data_missing.copy() model = ARIMA(arima_filled[~np.isnan(arima_filled)], order=(2,1,1)) model_fit = model.fit() predictions = model_fit.predict(start=missing_indices.min(), end=missing_indices.max()) arima_filled[missing_indices] = predictions[:len(missing_indices)] # 随机森林插值 rf_filled = data_missing.copy() for idx in missing_indices: X = pd.DataFrame({ 'lag1': np.roll(rf_filled, 1), 'lag2': np.roll(rf_filled, 2), 'lead1': np.roll(rf_filled, -1) }) y = rf_filled train_mask = ~np.isnan(X).any(axis=1) & ~np.isnan(y) model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) model.fit(X[train_mask], y[train_mask]) if not np.isnan(X[idx]).any(): rf_filled[idx] = model.predict([X[idx]])[0] # 绘制对比图 plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=100) plt.plot(original, 'k--', label='Original Values', alpha=0.8, linewidth=2) plt.plot(missing_indices, original[missing_indices], 'ro', label='Deleted Points', markersize=8, zorder=10) plt.plot(lagrange_filled, 'g-', label='Lagrange', alpha=0.7, linewidth=1.5) plt.plot(arima_filled, 'b-', label='ARIMA', alpha=0.7, linewidth=1.5) plt.plot(rf_filled, 'm-', label='Random Forest', alpha=0.7, linewidth=1.5) plt.title('Interpolation Methods Comparison\n(Simulated Elevation Displacement)', fontsize=14) plt.xlabel('Data Index', fontsize=12) plt.ylabel('Displacement Value', fontsize=12) plt.legend(loc='upper left', fontsize=10) plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show()
03-13
或者类似的错误，导致程序终止，无法生成图表。因此，用户的问题可能在于这段代码中的ARIMA部分存在错误，导致无法运行成功。 此外，在随机森林部分，当处理第一个缺失点时，lag1是前一个点（可能已经被填充或原本...
matplotlib - matplotlib 教程
YINUXY'S BLOG
02-11 850
Pyplot 教程 关于pylot接口的介绍。 matplotlib 教程 这个图库包含了使用Matplotlib可以做的许多事情的示例。可以点击任何图像，以查看完整的图像和源代码。 有关更短的示例，请参见示例页。你还可以在我们的用户指南中找到外部资源和常见问题解答。 matplotlib 入门 这些教程介绍了使用Matplotlib创建可视化效果的基础知识，以及有效使用该包的一些最佳实践。 使用...
图中代码运行报错， TypeError: cannot unpack non - iterable NoneType object ，意思是尝试对一个 NoneType （即值为 None ）的对象进行解包操作。在代码 reconstructed, binary_mask = wavelet_segmentation(ct_slice)  中， wavelet_segmentation 函数返回的是 None ，而代码却试图将其解包成两个变量 reconstructed 和 binary_mask ，所以报错。 解决方法： 检查 wavelet_segmentation 函数，确认其内部逻辑，确保该函数在执行完成后返回正确的值，而不是 None 。比如查看函数中是否有正确的 return 语句，以及在各种条件分支下都能返回合适的数据。 可以在调用 wavelet_segmentation 函数的地方，先打印输出该函数的返回值，看看是否是预期的结果，方便定位问题。根据以上代码报错修改以下代码def wavelet_segmentation(image, wavelet='db4', level=3, keep_percent=90): """执行小波变换分割（修正版）""" # 小波分解 coeffs = pywt.wavedec2(image, wavelet, level=level) # 系数阈值处理（保持结构） threshold = np.percentile(np.abs(coeffs[0]), 100 - keep_percent) # 正确处理近似系数和细节系数 coeffs_filtered = [pywt.threshold(coeffs[0], threshold, mode='soft')] # 处理近似系数 # 逐层处理细节系数（保持元组结构） for detail_level in coeffs[1:]: filtered_detail = tuple( pywt.threshold(d, threshold, mode='soft') for d in detail_level ) coeffs_filtered.append(filtered_detail) # 图像重建与分割 reconstructed = pywt.waverec2(coeffs_filtered, wavelet) thresh = threshold_otsu(reconstructed) return reconstructed, (reconstructed > thresh).astype(np.uint8) # -*- coding: utf-8 -*- """ 腹腔CT合成与小波分割实验完整代码 环境要求：Python 3.8+，需提前执行 pip install numpy scipy matplotlib pywavelets scikit-image """ import numpy as np from scipy.ndimage import zoom import pywt from skimage.filters import threshold_otsu import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix # ====================== # 第一部分：CT数据合成 # ====================== def generate_synthetic_ct(size=256): """生成模拟腹部CT冠状面切片 参数说明： size - 三维体积的边长尺寸（默认256） 返回： 512x512的二维冠状面切片（已降采样） """ np.random.seed(42) # 固定随机种子保证可重复性 volume = np.zeros((size, size, size)) x, y, z = np.mgrid[:size, :size, :size] # 模拟脊柱（圆柱结构） spine_radius = size // 8 spine_mask = (x - size // 2) ** 2 + (z - size // 3) ** 2 < spine_radius ** 2 volume[spine_mask] = 1000 # 模拟骨密度 # 模拟腹部器官（椭球结构） organ_axis = (size // 1.5, size // 0.8, size // 1.2) organ_mask = ((x - size // 2) / organ_axis[0]) ** 2 + \ ((y - size // 2) / organ_axis[1]) ** 2 + \ ((z - size // 2) / organ_axis[2]) ** 2 < 1 volume[organ_mask] = 40 # 软组织密度 # 添加噪声并生成切片 volume += np.random.normal(0, 15, volume.shape) return zoom(volume[:, size // 2, :], 0.5) # 冠状面切片降采样 # ===================输出修改后的完整代码
03-16
例如，在函数中，某些代码行可能抛出异常，导致函数提前终止，但由于没有异常处理，程序崩溃，但用户可能没有捕获到错误信息？或者问题出现在其他地方？ 但根据用户提供的错误信息，错误发生在解包的时候，说明函数...
import matplotlib.pyplot as plt报错import matplotlib.pyplot as plt报错
qq_52434766的博客
07-27 2520
两天内试过很多方法，无论是重装numpy和matplotlib，还是说少了对应的依赖库补上，还是说在线pip install numpy时因为在线下载numpy库中缺少DLL，或者什么环境变量的问题，我都试了一遍，几乎所有的方法都不行。
import matplotlib.pyplot as plt出错
weixin_34015860的博客
06-28 795
>>>import matplotlib.pyplot as plt /usr/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment. ...
python导入matplotlib没问题，import matplotlib.pyplot as plt就出现了问题，小白不知道是什么原因，求解决
qq_45525933的博客
08-16 1697
FileNotFoundError Traceback (most recent call last) E:\anaconda4.2\lib\site-packages\matplotlib\font_manager.py in <module>() 1412 try: -> 1413 fontManager = pickle_load(_fmcache) 1414 .
导入 import matplotlib.pyplot as plt 报错问题
weixin_34234823的博客
06-01 4324
为什么会报错？原因是pip安装python包会加载当前用户的用户目录，我的用户目录恰好是含有中文的，ascii不能进行编码。解决办法1：在python安装目录 Python27\Lib\site-packages 中新建一个文件sitecustomize.py内容写：importsys sys.setdefaultencoding(‘gb2312’)python解析器...
from matplotlib import pyplot as plt 报错问题及matplotlib正确安装
qq_24027337的博客
01-31 6306
刚开始接触Python，安装了matplotlib模块，但是运行老是出错。经过多方面查询，是库文件安装顺序不对。 Python库文件安装我一直以为直接在命令提示符窗口直接输入 pip install xxx就可以自动安装了，但我今天在这里经常出错。最后才知道：原来matplotlib安装需要其他模块的支持。 若pip版本过低，可以采用以下命令升级python -m pip install --upgrade pip matplotlib安装之前需要的模块如下：setuptools、cycler和dateut
关于import matplotlib.pyplot as plt报错问题的解决方法
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python关于import matplotlib.pyplot as plt报错问题的解决方法
from matplotlib import pyplot as plt 在pycharm上绘图不显示怎么办？（plt.show()）
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Windows关于import matplotlib.pyplot as plt模块运行错误UnicodeDecodeError
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03-21 321
关于编码问题的报错，错误信息如下： UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc8 in position 3: ordinal not in range(128) 解决方法: 1.在Python的安装目录的Lib下新建一个sizecustomize.py文件在文件中输入 #encoding=utf8 import sys ...
终于解决了import matplotlib.pyplot出错的问题
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城哭的博客
11-26 4万+
载入matplotlib 报错 昨天听说vscode很好用，下载下来写python 打开了之前的代码，配置到了anaconda的环境，发现运行报错了 from matplotlib import afm, cbook, ft2font, rcParams, get_cachedir ImportError........ 大概就是在载入pyplot的过程中，调用pyplot.py里面载入的文件，...
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