报错提示:UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown 错误详情如下: 解决: 查询多篇CSDN输入多个指令,仍未能得到解决。后来想到之前使用老版本pycharm能正常画图,更新后反而画不了图了,因此将matplotlib库卸载下载3.8.0.rc1版本。运行测试代码: import matplotlib.pyplot as plt from...
1、UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown plt.show() IDE直接运行不行,需要在交互式窗口运行,打开terminal $ python3 test.py
需要注意的是这个库与自带的guitk库会起冲突,官方文档建议是不直接将所生成图表的显示出来,而是通过保存到文件中,再通过guitk库提供的控件显示图片。 并且直接调用plot.show也是无法显示,会给出如下提示。 UserWarning: FigureCanvasAggisnon-interactive,andthus cannot be shown 添加这行代码后依然会出现如下的错误,...
出现该警告信息的原因为:从Matplotlib 3.6版本开始,对于没有required_interactive_framework属性的Figure Canvases(绘图画布),发出了警告。这个属性是为了标识在交互式环境下所需的绘图框架。 警告的意思是在未来的两个次要版本中,即将移除对于没有required_interactive_framework属性的Figure Canvases的支持。这意味着如果你...
Backend Qt5Agg is interactive backend.Turning interactive mode on. 或者其他跟Qt5Agg相关的错误,导致程序中断。 虽然现在还不得而知Qt5Agg的问题如何解决,但是一种可以绕过这种问题(我的环境是:PyCharm 2020.3、PyQt5 5.9、 PyQt4 5.15.2、matplotlib 3.3.2、 ipython 7.19.0、Python 3.8.6 )。
FigureCanvasXAgg就是⼀个渲染器，渲染器的⼯作就是drawing，执⾏绘图的这个动作。渲染器是使物体显⽰在屏幕上 主要内容：将⼀个figure渲染的canvas变为⼀个Qt widgets，figure显⽰的过程是需要管理器（manager），需要FigureCanvasBase来管理。报错信息'FigureCanvasQTAgg' object has no attribute 'manager...
Figure负责追踪所有的子Axes,一些特殊的artists(如title,legend)和canvas(canvas是最终呈现图像的对象)。一个Figure可以包含多个Axes,但至少要包含一个Axes。 创建Figure的方法有以下几种: fig = plt.figure()# 一个空的figure,不带有Axesfig, ax = plt.subplots()# 带有一个Axes的figurefig, axs = plt.subplo...
get_rasterized(self) Return whether the artist is to be rasterized. get_rotation(self) get_sizes(self) Returns the sizes of the elements in the collection. The value represents the 'area' of the element. Returns: sizes : array The 'area' of each element.get_sketch_params(self) ...
frommatplotlib.backends.backend_qt4aggimportFigureCanvasQTAgg as FigureCanvas frommatplotlib.backends.backend_qt4aggimportNavigationToolbar2QT as NavigationToolbar # dict to keep track of any plot windows _plot_windows={} @xl_func("string figname, " ...
本篇是书:《SCIENTIFIC VISUALIZATION PYTHON&MATPLOTLIB》,作者Nicolas P. Rougier中的一些科研上可能用到的绘图代码的整理(虽然之前看到有大佬批评过贴代码的行为,但确实本人现阶段用不到,就只是个整理,后续要用了再回来细看和理解)。基本都是基于python的matplotlib实现的,相对其他包来说可能复杂了些代码多了些,但是...