pycharm用matplotlib绘图运行完没有报错 但是不出图

这可能是由于Matplotlib默认在非交互模式下工作，因此需要使用`plt.show()`命令显示图形。或者您可以尝试更改后端以使用`tkinter`或`Qt`等后端，例如：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')  # or QtAgg
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的绘图代码

plt.show()

如果这还没有解决问题，您可以检查图形是否保存在当前的工作目录中，也可以尝试更改绘图参数，例如图像尺寸，以查看是否出现问题。

相关问题

在pycharm中使用matplotlib.pyplot 绘图时报错的解决

在使用pycharm中绘图时，若出现报错，一般情况下是因为缺少matplotlib库或者版本不兼容。解决方法如下：

1. 检查是否已安装matplotlib库，可在pycharm终端中输入以下命令：import matplotlib，若无报错则说明已安装。若无安装，可在终端中输入以下命令：pip install matplotlib或者conda install matplotlib（如果使用anaconda环境）。

2. 如果已安装matplotlib，检查是否版本不兼容。可在pycharm终端中输入以下命令：import matplotlib.pyplot as plt，若出现版本不兼容的报错，则需要卸载当前版本并安装合适的版本。具体操作可在终端中输入以下命令：pip uninstall matplotlib卸载当前版本，再用pip install matplotlib==X.X.X安装合适版本（X.X.X代表版本号）。

3. 如果以上两种方法均无效，可能是pycharm环境配置问题。可检查是否选择了正确的python解释器，同时检查是否添加了正确的导入路径。具体操作可在pycharm中选择File->Settings->Project->Project Interpreter，确保已选择正确的解释器。然后在File->Settings->Project->Project Structure中添加matplotlib库路径，一般为sys.path.append('PATH_TO_MATPLOTLIB')。这样就能正确使用matplotlib库进行绘图了。

总之，要正确使用matplotlib.pyplot包，在pycharm中绘图报错解决问题应查看是否已经将所有库文件导入且路径均配置正确。

pycharm使用 matplotlib绘图

### 回答1：
PyCharm可以使用matplotlib绘图，具体步骤如下：

1. 在PyCharm中创建一个新的Python文件。

2. 导入matplotlib库，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

3. 编写绘图代码，例如：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()

4. 运行代码，即可在PyCharm中看到绘制的图形。

注意：在PyCharm中使用matplotlib绘图时，需要安装matplotlib库。可以使用pip命令在PyCharm的终端中安装，例如：

pip install matplotlib

### 回答2：
Pycharm 是一款基于 Python 开发的 IDE（集成开发环境），是许多 Python 开发者首选的开发工具。PyCharm 中可以使用 matplotlib 库来进行数据可视化，方便用户进行数据分析和数据挖掘。

Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以快速、轻松地生成各种类型的图表、图形、图像等。首先，我们需要在 PyCharm 中安装 matplotlib 库，可以使用 pip 命令安装，命令为：pip install matplotlib。在安装成功之后即可开始使用。

以下是使用 Pycharm 和 matplotlib 库绘图的步骤：

1. 导入 matplotlib 库
在 PyCharm 中，首先需要导入 matplotlib 库，通常是这样：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建图像对象
在开始绘图前，需要创建一个图像对象，这可以使用 plt.subplots() 函数来实现：

fig, ax = plt.subplots()

其中 fig 对象代表整个图像，ax 对象代表坐标轴。

3. 绘制线性图
接下来就可以使用 matplotlib 库提供的函数来绘制图形了。例如，可以使用 plt.plot() 函数来绘制线性图：

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [3, 6, 2, 7, 1, 4]
ax.plot(x, y)

这几行代码会画出一条数据点的连续线。

4. 添加标签和标题
绘图完成之后，还可以添加标签和标题等元素，以便更好地阐述图形的含义。例如，可以使用 plt.xlabel() 函数来为 X 轴添加标签：

ax.set(xlabel='X轴', ylabel='Y轴', title='PyCharm和Matplotlib')

这几行代码会在图形中添加 X 轴、Y 轴的标签和标题。

5. 显示图形
所有的图像元素都创建好后，可以使用 plt.show() 函数将它们全部打印出来，即可在 PyCharm 中看到绘制的图形：

plt.show()

以上就是使用 Pycharm 和 matplotlib 库绘图的基本步骤，只需要按照以上步骤操作，就可以绘制出各种类型的图形。同时还可以参考 matplotlib 库提供的文档和示例来更好地理解和掌握该库的使用技巧。

### 回答3：
PyCharm是一种Python开发环境，提供了许多功能来帮助开发者更有效地开发和调试代码。而Matplotlib则是一个专业的Python绘图库，可以用来直观地展示数据。在PyCharm中使用Matplotlib绘图可以让数据得到更全面的展示，从而更好地掌握数据的分布规律和趋势。下面介绍在PyCharm中使用Matplotlib绘图的方法。

1. 首先，需要在PyCharm的项目中安装Matplotlib库。可以通过PyCharm的Package Manager或者命令行的方式进行安装。例如，在PyCharm的Terminal面板中输入“pip install matplotlib”即可完成安装。

2. 导入Matplotlib库。在代码的开头添加“import matplotlib.pyplot as plt”即可导入Matplotlib库，并且给库起了一个别名plt。

3. 准备数据进行绘图。例如，可以通过numpy库生成一组数据并将其放在一个numpy数组中。

4. 使用Matplotlib绘图。Matplotlib提供了许多绘图函数，例如plot函数可以绘制折线图，scatter函数可以绘制散点图。通过设置参数来调整图表的样式、坐标轴标签、图例等。最后调用show函数即可展示绘制的图像。例如，以下代码可以绘制一张简单的散点图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

plt.scatter(x, y, color='b')

plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')

plt.show()

绘制完成后，可以生成一个PNG格式的图片文件保存下来，也可以在PyCharm上直接展示图像。如果需要在PyCharm中多次进行绘图，可以将matplotlib的交互模式打开，在每次绘图完成后，用户无需手工关闭图像界面，而是交互模式会自动关闭。

总之，Matplotlib是一个十分强大的绘图库，PyCharm作为一个集成开发环境，使得我们可以轻松的使用Matplotlib进行数据可视化。通过使用PyCharm和Matplotlib，我们可以很容易地从数据中发现规律和趋势，为数据分析提供有力的支持。