UserWarning: Attempt to set non-positive xlim on a log-scaled axis will be ignored.

UserWarning 这个提示通常在进行数据可视化，特别是在使用 Python 的 Matplotlib 库绘制图表时出现。当你设置了对数轴（log-scale），然后尝试设置 x 轴的范围 (xlim) 为负值或者零时，Matplotlib 会发出这个警告，因为对数轴不适用于非正数值。它表示你试图限制轴的显示范围，但这在对数尺度上是没有意义的，因此将会忽略该设置，不会改变实际的轴范围。

为了修复这个问题，你需要确保提供的 x 轴范围是在对数坐标系统下有意义的。如果需要设置特定的可视范围，应该避免包含零或负值，并相应地调整你的范围。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 data 是你的数据，xlim 设置可能是这样的
data = np.logspace(-2, 2, 100)
xlim = (0, 10)  # 不要在对数轴上设置为 0 或负值

plt.plot(data)
plt.xscale('log')
plt.xlim(xlim)  # 如果你想强制设定范围，可能会看到警告，但可以无视它
plt.show()

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UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown plt.show()

这个警告 `UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown` 出现在使用 Matplotlib 进行绘图时，当你尝试在一个非交互式的环境中显示图形，比如在命令行脚本中而非通过 GUI 环境（如 Jupyter Notebook 或者 Tkinter）。`FigureCanvasAgg` 是一个用于保存图像到文件的渲染器，而不是设计用于实时显示的。

如果你在没有图形界面的环境下运行 `plt.show()`，图形不会自动打开或显示。为了避免这种警告，你可以选择不显示图形直接保存，或者在有交互式环境的地方运行代码。以下是一些解决方案：

1. **不显示图形**：

   # 生成图形，但不显示
   fig = plt.figure()
   ...

   # 直接保存图片
   fig.savefig('plot.png')

2. **在有GUI支持的环境运行**：
如果是在Jupyter Notebook中，可以添加 `%matplotlib notebook` 来启动交互模式。

如果在本地运行，确认是否有如Tkinter、wxPython等GUI库支持。

3. **使用`plt.imshow`或`plt.plot`替代`plt.show()`**，如果只需要查看单个图像或线图，不需要完整的图形窗口。

记住，`plt.show()` 通常是为交互式环境准备的，所以确保你在适当的上下文中使用它。

UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown plt.show()

UserWarning "FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown" 是当你尝试在一个非交互式环境中显示matplotlib图形时产生的警告。这个警告表明，由于当前环境不具备交互功能（比如在命令行窗口、Jupyter Notebook的non-interactive模式下），`plt.show()`无法直接呈现图形到屏幕上。

在上述情况中，你可以采取以下几种解决方案：

1. **关闭警告**：
如果你不需要实际看到图形，可以简单地忽略这个警告，添加 `warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning, module='matplotlib')` 到你的代码开始处。

2. **在交互式环境运行**：
如果可能，确保你的脚本是在一个支持交互的环境中运行，例如在GUI集成的IDE（如PyCharm或VS Code的Jupyter插件）、Jupyter Notebook或QtConsole。

3. **保存图形**：
而不是显示，你可以选择将图像保存为图片文件，例如 `.png` 或 `.pdf`，用下面的代码代替 `plt.show()`：

   plt.savefig('your_plot.png')

4. **使用`display`模块**：
对于Jupyter Notebook，你可以使用 `from IPython.display import display` 来展示图形，即使它不会自动打开：

   display(plt.gcf())