MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(xdate,xdate*k+d,'r')

这个警告是因为在未来的版本中，Matplotlib将会移除对没有 `required_interactive_framework` 属性的 FigureCanvases 的支持。这个警告通常是由于在交互模式下使用了 Matplotlib 绘图引擎造成的，比如在 Jupyter Notebook 或 IPython 中使用 `%matplotlib inline`。为了避免这个警告，你可以通过设置 `matplotlib.use('Agg')` 来使用非交互模式的Matplotlib绘图引擎。另外，你也可以尝试升级 Matplotlib 版本来解决这个问题。

相关问题

MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(scores)

这个警告是由于在 Matplotlib 3.6 版本中废弃了对没有 `required_interactive_framework` 属性的 FigureCanvases 的支持，该警告将在两个次要版本之后被移除。这意味着在将来的版本中，如果你的代码中使用了这样的 FigureCanvases，将会引发错误。

要解决这个问题，你可以考虑更新你的代码，以使用具有 `required_interactive_framework` 属性的 FigureCanvases。在大多数情况下，这个属性默认为 `None`，所以你可以在代码中显式地设置它。例如，你可以使用以下代码来创建图形：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(scores)

canvas = fig.canvas
canvas.required_interactive_framework = 'your_framework_name'

在这里，你需要将 `'your_framework_name'` 替换为你正在使用的交互式框架的名称，如 `'TkAgg'` 或 `'Qt5Agg'` 等。

这样做应该可以消除警告并确保你的代码在将来的版本中仍然正常运行。

E:\bigHome\book\KNN1.py:90: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(k_range, k_scores)

这个警告是由于 Matplotlib 库的版本更新导致的，提示你使用的代码中的某些部分在未来可能会被删除。具体来说，警告中提到的是 FigureCanvases 没有 required_interactive_framework 属性，这个属性是 Matplotlib 3.6 引入的新特性。

虽然这个警告不会影响你的程序运行，但建议你将代码中的 FigureCanvas 替换为新的 FigureCanvasTkAgg，以避免警告。具体来说，你需要在代码中添加以下几行：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

然后，在绘制图像时，使用 FigureCanvasTkAgg 替代 FigureCanvas，例如：

from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg

figure = plt.figure(figsize=(5, 4))
canvas = FigureCanvasTkAgg(figure, master=window)
canvas.get_tk_widget().pack()

这样就可以避免这个警告，并且确保代码在未来的 Matplotlib 版本中仍然可以正常运行。