Python Scientific没有"Matplotlib backend"选项

### 回答1：
如果在PyCharm中没有看到"Matplotlib backend"选项，可能是因为你所使用的PyCharm版本不支持该选项。在较旧的PyCharm版本中，"Matplotlib backend"选项可能被隐藏在"Show all settings"下。你可以尝试以下步骤查找该选项：

1. 打开PyCharm的设置(Settings)：File -> Settings
2. 在左侧菜单中选择"Appearance & Behavior" -> "Appearance"
3. 在右侧的"Show settings for"选项中选择"All settings"
4. 在左侧菜单中选择"Tools" -> "Python Scientific"
5. 在右侧的"Show all settings"下查找"Matplotlib backend"选项

如果你在以上步骤中仍然无法找到"Matplotlib backend"选项，可能是因为你所使用的PyCharm版本不支持该选项。在这种情况下，你可以尝试在代码中手动指定Matplotlib的backend，例如：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

from nltk.draw import dispersion_plot
# rest of your code

这将把Matplotlib的backend设置为TkAgg，从而使你的代码能够在PyCharm中正常显示图像。

### 回答2：
Python Scientific是一种流行的科学计算和数据分析软件包集合，其中包括了很多功能强大的库和工具。在Python Scientific中，我们可以使用Matplotlib进行数据可视化和绘图。

"Matplotlib backend"是Matplotlib库中的一个选项，用于设置Matplotlib图形的显示方式。它决定了图形是显示在屏幕上还是保存为图像文件，以及图像窗口的行为等等。

然而，在Python Scientific中，我们并没有直接设置"Matplotlib backend"的选项。这是因为Python Scientific默认使用的是Matplotlib库的默认设置，即使用出于最佳通用性的默认后端。这个默认后端通常是在系统上预先配置好的，以适应不同的操作系统和环境。

如果我们想要设置"Matplotlib backend"选项以改变Matplotlib图形的显示方式，我们可以在代码中使用特定的后端设置，例如在代码中添加以下几行：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

这样的设置将强制Matplotlib使用'Agg'后端，该后端将图形保存为图像文件而不是显示在屏幕上。

需要注意的是，由于Python Scientific是一个基于各种库和工具的集合，它本身并没有直接控制Matplotlib的后端。因此，如果我们希望更改Matplotlib后端的默认设置，我们需要在使用Matplotlib之前设置它。此外，不同的Python Scientific软件包可能有自己的方式来控制Matplotlib后端，因此具体的设置方法可能因软件包而异。建议在使用特定的Python Scientific软件包之前查阅该软件包的文档以了解如何更改Matplotlib后端设置。

### 回答3：
Python Scientific是一个集成了多个科学计算工具包的开发环境。但是，它并没有提供"Matplotlib backend"选项。

"Matplotlib backend"选项是用于指定Matplotlib的图形输出方式的设置。Matplotlib是一个用于绘制高质量图形的Python库，它支持多种不同的后端（backend），包括前端渲染、交互式显示等。

在Python Scientific中，可以通过安装Matplotlib库并导入相应模块来使用Matplotlib的各种功能。虽然Python Scientific本身没有提供对"Matplotlib backend"选项的直接支持，但可以在使用Matplotlib时，手动设置所需的backend。

可以通过以下代码示例来设置Matplotlib的backend为Agg：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt

在这个示例中，将Matplotlib的backend设置为Agg，这是一种非交互式的后端，用于生成静态图像文件。你也可以根据自己的需求选择其他的backend。

总的来说，虽然Python Scientific环境自身没有提供"Matplotlib backend"选项，但是通过手动配置Matplotlib库，我们仍然可以在Python Scientific中使用Matplotlib的各种功能，并根据需要选择特定的backend。