python 不显示图片 直接保存图片 matplotlib 后端执行指令

最新推荐文章于 2022-11-14 18:04:36 发布
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在服务器环境中，解决matplotlib绘图问题，通过指定'非交互式后端'如'Agg'实现图像渲染，适用于png等格式，适用于不同场景需求。

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

在服务器上画图的时候没有 matplotlib的绘图的环境提示“没有显示的环境变量”

no display name and no $DISPLAY environment variable

之后去matplotlib找解决方案，终于知道原因了。matplotlib用pyplot画图的时候用的是一种交互的模式，matplotlib库里本身就包含一些后端，这些后端能够适应不同的编辑器，尽管有点时候画完了不进行show()后者draw()会不显示，但依旧是在交互的默认后端里进行操作的。

然鹅，用服务器想画图的时候，发现居然不支持matplotlib画图，最终在帮助文档中找到的解决方案。用户开可以通过指定“非交互式后端”来实现。

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')    #指定后端渲染器

除了‘Agg’以外，matplotlibh还支持其他的后端渲染器的指令

matplotlib渲染器
渲染器支持类型描述
AGGpng栅格图像——agg库
PSps,eps向量图——ps格式
PDFpdf向量图——pdf
SVGsvg向量图——svg
Cairopng, ps, pdf, svg

栅格图像、矢量图——Cairo库

在用的时候发现，各种渲染器支持的类型很宽泛, 常用的格式(jpg,png,tiff...)各种渲染器保存的类型都支持。

此外，matplotlib还支持其他QT5,QT4,GTK,macosx操作，具体可以看帮助文档https://matplotlib.org/Matplotlib.pdf，网页版https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/introductory/usage.html#what-is-a-backend

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07-02 809
无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端。对于大部分用户而言，默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。
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11-22 1万+
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08-10 1011
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中科院AI算法工程师的博客
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解决matplotlib不显示图片
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04-01 1712
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04-13 4831
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使用python 的matplotlib经常会出现plt.show()运行无法显示图片的情况。用下面的代码 print(plt.get_backend()) 会显示系统调用，并且警告 agg “UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure.” 出现这种情况需要显式导入TkAgg import matplotlib matplotlib.use('
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在前面的博客中也提到了通过访问远方服务器，图形不能绘制的问题。在我跑faster rcnn的过程中也遇到了这个问题，一起用绘图的程序就会有bug。比如demo前面的代码如下： import _init_paths import matplotlib matplotlib.use('Agg') from fast_rcnn.config import cfg from fast_rcnn.test
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2.在see also中查看到了ioff可以禁用交互模式，而交互模式就是在创建图时就显示出图片，禁用了之后就可以只保存而不显示了。1.查看网上的博客好像没得到需要的结果，于是查看官方文档，既然跟show有关，我就先查询，plt.show()
【python初学者】代码运行时Matplotlib画图不显示只保存
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刚开始用python写一些自动化报告，希望代码只运行，画图操作不显示，只需要添加一句话： import matplotlib matplotlib.use('Agg')
schemdraw通常是在matplotlib的Figure上绘图的，而tkinter的Canvas可能不支持直接嵌入。除了将每个电路图保存为图像，然后在tkinter中加载这些图像这种方法，还有没有其他方法？
最新发布
02-26
<think>嗯，用户问的是关于如何在Tkinter的Canvas中嵌入schemdraw绘制的电路图，而不仅仅是保存为图片再加载。首先，我需要回忆一下schemdraw和Tkinter的相关知识。 schemdraw通常是基于matplotlib的Figure对象来绘图的，而Tkinter的Canvas不支持直接嵌入matplotlib的Figure。用户已经知道保存为图像再加载的方法，但想知道有没有其他方法。这时候我需要考虑有没有办法把matplotlib的Figure转换成Tkinter能直接显示的格式，或者绕过matplotlib直接生成矢量图形。 首先想到的是，matplotlib本身支持Tkinter的后端，可以通过FigureCanvasTkAgg将图表嵌入到Tkinter窗口中。虽然用户提到的是Canvas组件，但或许可以用这个办法把整个Figure作为部件嵌入到Tkinter里，而不是保存为图片。这应该是一个可行的替代方法，虽然可能不是直接绘制在Canvas上，而是作为一个独立的控件嵌入。 另外，schemdraw的底层是使用SVG或矢量路径绘图的，可能可以提取这些路径数据，然后用Tkinter的Canvas来绘制。但这样的话需要解析schemdraw生成的路径，转换成Canvas的线条、形状等命令，这可能会比较复杂，尤其是处理不同的元素如电阻、电容等符号。不过对于简单的电路图，可能可以手动实现，但通用性可能不高。 还有一种可能是使用其他支持Tkinter的绘图库，比如直接使用Canvas的绘图命令来构建电路图，但这意味着要重新实现schemdraw的功能，显然不太实际。所以这个方向可能不可行。 或者，可以考虑将schemdraw的绘图转换为矢量图形格式，如SVG，然后在Tkinter中渲染SVG。但Tkinter本身不支持SVG，可能需要借助其他库如Pillow来转换SVG到位图，但这样又回到了保存图像的步骤，没有优势。 总结下来，主要的可行方法有两种：一是使用FigureCanvasTkAgg将matplotlib的Figure嵌入到Tkinter窗口中；二是提取schemdraw的矢量路径，转换为Canvas的绘图指令。前者相对简单，后者更灵活但复杂。 另外，用户可能希望直接在Canvas上交互，比如拖动元件等。如果是这样，第二种方法可能更适合，但实现难度大。如果只是静态显示，第一种方法已经足够。需要根据用户的具体需求来判断哪种方法更合适，但用户的问题中没有提到交互需求，所以可能推荐第一种方法。</think>在 Tkinter 中直接嵌入 `schemdraw` 绘制的电路图，除了保存为图像再加载的方法，还有以下两种可行方案： --- ### **方法 1：通过 Matplotlib 的 Tkinter 后端直接嵌入** `schemdraw` 默认使用 Matplotlib 绘图，而 Matplotlib 支持将 `Figure` 对象嵌入到 Tkinter 窗口中。你可以通过以下步骤实现： 1. **创建 Matplotlib Figure**：在 `schemdraw` 中绘图时，直接使用 Matplotlib 的 `Figure` 对象。 2. **嵌入 Tkinter 窗口**：通过 `FigureCanvasTkAgg` 将 Matplotlib 的 `Figure` 嵌入到 Tkinter 的窗口中（虽然不是直接嵌入到 `Canvas` 组件，但可以实现无缝集成）。 ```python import tkinter as tk from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import schemdraw import schemdraw.elements as elm # 创建 Tkinter 窗口 root = tk.Tk() root.title("Schemdraw in Tkinter") # 创建 schemdraw 绘图对象，绑定到 Matplotlib Figure d = schemdraw.Drawing() d += elm.Resistor().label('R1') d += elm.Capacitor().down().label('C1') d += elm.Diode().right().label('D1') # 获取 Matplotlib Figure 对象 fig = d.fig # 将 Figure 嵌入到 Tkinter 窗口 canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) root.mainloop() ``` **优点**：简单直接，无需保存图像，支持动态更新。 **缺点**：占用整个窗口区域，无法直接与其他 Tkinter 控件（如按钮、输入框）混合布局在 `Canvas` 上。 --- ### **方法 2：提取 schemdraw 的矢量路径并手动绘制到 Canvas** 如果需要在 `Canvas` 组件上直接绘制（例如支持交互操作），可以提取 `schemdraw` 生成的路径数据，转换为 Tkinter 的 `Canvas` 绘图命令。步骤如下： 1. **导出 SVG 或路径数据**：利用 `schemdraw` 的 `get_imagedata` 方法获取路径信息。 2. **解析路径并绘制到 Canvas**：将路径数据转换为 Tkinter `Canvas` 的线条、圆弧等基本图形。 ```python import tkinter as tk from schemdraw import Drawing import schemdraw.elements as elm # 创建 schemdraw 绘图 d = Drawing() d += elm.Resistor().label('R1') d += elm.Capacitor().down().label('C1') # 获取 SVG 路径数据（需要安装 svgwrite） svg_data = d.get_imagedata('svg') # 解析 SVG 路径并转换为 Canvas 命令（需自定义解析逻辑） # 此处省略 SVG 解析代码（可能需要使用第三方库如 svg.path） # 创建 Tkinter Canvas 并绘制路径 root = tk.Tk() canvas = tk.Canvas(root, width=400, height=300) canvas.pack() # 示例：手动绘制一个电阻（需根据实际路径数据实现） canvas.create_line(50, 100, 150, 100, width=2) # 电阻主体 canvas.create_line(150, 100, 160, 90, width=1) # 电阻符号 canvas.create_line(150, 100, 160, 110, width=1) root.mainloop() ``` **优点**：完全控制绘图，支持动态交互。 **缺点**：需要手动解析矢量路径，复杂电路图实现难度大。 --- ### **选择建议** - **静态显示**：优先选择 **方法 1**，简单高效。 - **动态交互**：若需在 `Canvas` 上拖拽元件、修改参数，可结合 **方法 2**（但需投入开发时间解析路径）。 如果需要进一步优化，可以尝试结合 `schemdraw` 的底层 API 提取元件坐标和类型，再在 Tkinter 中重新绘制简化版的电路图。
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