在pycharm中使用matplotlib.pyplot 繪圖時(shí)報(bào)錯(cuò)的解決

更新時(shí)間：2020年06月01日 14:51:08 作者：柯西Cauchy

這篇文章主要介紹了在pycharm中使用matplotlib.pyplot 繪圖時(shí)報(bào)錯(cuò)的解決，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin “windows” in ” “.

百度谷歌了好久都沒(méi)能解決這個(gè)問(wèn)題都沒(méi)能解決

開(kāi)始我以為是缺少windows這個(gè)包，但是代碼里并沒(méi)有用到，所以我打斷點(diǎn)去看代碼到底問(wèn)題出在哪里

發(fā)現(xiàn)問(wèn)題出在matplotlib上面，我猜想是Qt和matplotlib版本不兼容導(dǎo)致的，于是我卸載了這兩個(gè)插件并重新安裝

conda uninstall qt
conda uninstall matplotlib
conda install qt 
conda install matplotlib

于是問(wèn)題解決了

附：我發(fā)現(xiàn)有時(shí)候pip或者conda安裝了工具包，但是pycharm還是識(shí)別不到，按照如下操作

會(huì)有奇效！

補(bǔ)充知識(shí)：Python PyCharm中matplotlib.pyplot.imshow()無(wú)法繪圖

問(wèn)題描述

在利用Anaconda3 + PyCharm 2018 實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)踐中，涉及到一個(gè)根據(jù)像素?cái)?shù)組繪制圖像的實(shí)踐，如下所示（這里只需要關(guān)心image_array即可，對(duì)源數(shù)據(jù)的預(yù)處理可忽略）：

# coding=utf-8
# author: BebDong
# 10/23/18

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

# 打開(kāi)并讀取文件
data_file = open("mnist_dataset/mnist_train_100.csv")
data_list = data_file.readlines()
data_file.close()

# image_array是一個(gè)28*28的像素?cái)?shù)組
all_pixels = data_list[0].split(',')
image_array = numpy.asfarray(all_pixels[1:]).reshape((28, 28))
plt.imshow(image_array, cmap='gray', interpolation='None')

當(dāng)運(yùn)行時(shí)，控制臺(tái)無(wú)報(bào)錯(cuò)信息，正常執(zhí)行結(jié)束退出（exit code 0），在SciView出處無(wú)繪制出的指定圖像。

解決

在網(wǎng)上找了一些資料，大部分解決方案是“調(diào)用show()”，也沒(méi)有給出原因，但其實(shí)也不行。

經(jīng)過(guò)一番查找，發(fā)現(xiàn)需要引入另外一個(gè)叫做pylab的包即可。（我想原因得靠自己查閱官方文檔了）

# coding=utf-8
# author: BebDong
# 10/23/18

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

# 直接使用plt.imshow無(wú)法顯示圖片，需要導(dǎo)入pylab包
import pylab

# 打開(kāi)并讀取文件
data_file = open("mnist_dataset/mnist_train_100.csv")
data_list = data_file.readlines()
data_file.close()

# 拆分繪制28*28圖形
all_pixels = data_list[0].split(',')
image_array = numpy.asfarray(all_pixels[1:]).reshape((28, 28))
plt.imshow(image_array, cmap='gray', interpolation='None')
pylab.show()

吐槽和思考

其實(shí)程序猿經(jīng)常會(huì)遇到一些技術(shù)問(wèn)題，最直接的方法就是上網(wǎng)查閱資料，看看有沒(méi)有其他人遇到過(guò)相同問(wèn)題，如何解決，這比翻閱官方文檔顯然效率高得多。

就個(gè)人感覺(jué)來(lái)說(shuō)，目前國(guó)內(nèi)的環(huán)境不容樂(lè)觀，有時(shí)能看到好幾篇一字不差的博文，竟然標(biāo)注都是原創(chuàng)文章。這還算好，畢竟是原封不動(dòng)的抄襲原文。更悲觀的是，有些博文為了讓其**“看起來(lái)”**不那么像抄襲，改得牛頭馬面，毫無(wú)邏輯可言。試問(wèn)，您真的懂了原文的意思了嗎？既然你都不懂，為何要加以“原創(chuàng)”的標(biāo)簽來(lái)展示和分享給他人呢？

個(gè)人認(rèn)為，原創(chuàng)不一定非要100%是自己的東西。你看了某個(gè)文章，學(xué)習(xí)了某個(gè)技術(shù)，有一些自己的感悟和想法，用自己的語(yǔ)言將它描述出來(lái)也可以稱之為原創(chuàng)。

以上這篇在pycharm中使用matplotlib.pyplot 繪圖時(shí)報(bào)錯(cuò)的解決就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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