import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpathes没有生成动图原因

`import matplotlib.pyplot as plt` 和 `import matplotlib.patches as mpatches` 这两行导入的是Matplotlib库中用于数据可视化的主要组件和形状绘制工具。如果你试图使用它们来生成动态图表（比如动画或交互式图形），但是没有看到预期的动态效果，可能是以下几个原因：

1. **代码错误**：在使用`plt`或`mpatches`创建动态元素时，可能存在语法错误或者函数使用不当。检查是否有正确的更新视图的代码，比如`plt.pause()`或`fig.canvas.draw()`。

2. **animation`模块未导入**：对于动态图形，你需要从`matplotlib.animation`模块导入`FuncAnimation`或其他相关的动画功能。

3. **缺少显示环境**：如果是在Jupyter Notebook或Qt环境下，确保已正确设置并调用了显示函数，如`plt.show()`或`plt.ion()`等。

4. **动画函数未执行循环**：动态图通常是通过循环来逐帧更新的，如果你忘记添加循环，动画将不会连续播放。

5. **版本兼容性**：某些功能可能在旧版Matplotlib中不可用，确认使用的Matplotlib版本是否支持你所需的功能。

要解决这个问题，你应该检查代码中是否按照官方文档的示例正确设置了动画，并确保所有必要的模块都被正确导入了。同时，检查环境配置和版本信息也是很重要的。

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import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER from cartopy.io.shapereader import Reader import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker from mpl_toolkits.basemap import Basemap from osgeo import gdal from matplotlib.colors import BoundaryNorm import matplotlib as mpl from matplotlib.pyplot import plot, savefig import matplotlib.patches as mpatches # mpl.use('Agg') from matplotlib import rcParams

这段代码是用于绘制地图和数据可视化的Python代码。它使用了一些常见的地理信息处理和绘图库，包括numpy、cartopy、matplotlib和basemap。其中，numpy用于数据处理，cartopy用于地图投影和特征绘制，matplotlib用于绘图，basemap用于创建地图。此外，还导入了其他一些相关的模块和函数。

代码中的注释提供了一些有关代码功能和用法的说明。如果您有具体的问题或需要进一步的解释，请随时提问。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False men_means = (85.5, 91, 72, 59, 66, 55) women_means = (94, 82, 89.5, 62, 49, 53) ind = np.arange(len(men_means)) width = 0.2 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.bar(ind - width / 2, men_means, width, label='男生平均成绩') ax.bar(ind + 0.2, women_means, width, label='女生平均成绩') ax.set_title('高二男生女生各科平均成绩') ax.set_xticks(ind) ax.set_xticklabels(['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物']) plt.ylim(40, 100) ax.legend() plt.show()美化并转为环形图

以下是美化并转为环形图的代码：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.patches import ConnectionPatch

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

men_means = (85.5, 91, 72, 59, 66, 55) 
women_means = (94, 82, 89.5, 62, 49, 53) 

ind = np.arange(len(men_means)) 
width = 0.2 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) 

ax.bar(ind - width / 2, men_means, width, label='男生平均成绩', color='tab:blue') 
ax.bar(ind + 0.2, women_means, width, label='女生平均成绩', color='tab:orange') 

ax.set_title('高二男生女生各科平均成绩', fontsize=20) 
ax.set_xticks(ind) 
ax.set_xticklabels(['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物'], fontsize=15) 
ax.set_ylim(40, 100) 
ax.legend(fontsize=15) 

# 环形图部分
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(men_means) + 1)
radii = np.repeat(1.5, len(men_means) + 1)

ax1 = plt.subplot(111, projection='polar')
ax1.plot(theta, radii, color='black', linewidth=1)

for i in range(len(men_means)):
    ax1.fill_between([theta[i], theta[i+1]], 0, radii[i+1], color='tab:blue', alpha=0.6)
    ax1.fill_between([theta[i], theta[i+1]], 0, radii[i], color='tab:orange', alpha=0.6)

    posA = ax1.transData.transform((theta[i], radii[i]))
    posB = ax1.transData.transform((theta[i], radii[i+1]))
    coordsA = ax.transData.inverted().transform(posA)
    coordsB = ax.transData.inverted().transform(posB)

    con = ConnectionPatch(xyA=coordsA, xyB=coordsB, coordsA="data", coordsB="data", lw=1, color='black', alpha=0.8)
    fig.add_artist(con)

plt.tight_layout()
plt.show()

这个代码首先绘制了原始的柱状图，然后使用极坐标系绘制了环形图。环形图中，每个扇形的角度与柱状图中每个柱子对应，颜色则代表男女生的成绩。同时，为了使环形图与柱状图对应，我们使用 ConnectionPatch 将两个部分连接起来。最后，使用 tight_layout() 函数调整布局，使得图像更加美观。