This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin “windows” in ” “.
百度谷歌了好久都没能解决这个问题都没能解决
开始我以为是缺少windows这个包,但是代码里并没有用到,所以我打断点去看代码到底问题出在哪里
发现问题出在matplotlib上面,我猜想是Qt和matplotlib版本不兼容导致的,于是我卸载了这两个插件并重新安装
conda uninstall qt conda uninstall matplotlib conda install qt conda install matplotlib
于是问题解决了
附:我发现有时候pip或者conda安装了工具包,但是pycharm还是识别不到,按照如下操作
会有奇效!
补充知识:Python PyCharm中matplotlib.pyplot.imshow()无法绘图
问题描述
在利用Anaconda3 + PyCharm 2018 实现神经网络的实践中,涉及到一个根据像素数组绘制图像的实践,如下所示(这里只需要关心image_array即可,对源数据的预处理可忽略):
# coding=utf-8 # author: BebDong # 10/23/18 import numpy import matplotlib.pyplot as plt # 打开并读取文件 data_file = open("mnist_dataset/mnist_train_100.csv") data_list = data_file.readlines() data_file.close() # image_array是一个28*28的像素数组 all_pixels = data_list[0].split(',') image_array = numpy.asfarray(all_pixels[1:]).reshape((28, 28)) plt.imshow(image_array, cmap='gray', interpolation='None')
当运行时,控制台无报错信息,正常执行结束退出(exit code 0),在SciView出处无绘制出的指定图像。
解决
在网上找了一些资料,大部分解决方案是“调用show()”,也没有给出原因,但其实也不行。
经过一番查找,发现需要引入另外一个叫做pylab的包即可。(我想原因得靠自己查阅官方文档了)
# coding=utf-8 # author: BebDong # 10/23/18 import numpy import matplotlib.pyplot as plt # 直接使用plt.imshow无法显示图片,需要导入pylab包 import pylab # 打开并读取文件 data_file = open("mnist_dataset/mnist_train_100.csv") data_list = data_file.readlines() data_file.close() # 拆分绘制28*28图形 all_pixels = data_list[0].split(',') image_array = numpy.asfarray(all_pixels[1:]).reshape((28, 28)) plt.imshow(image_array, cmap='gray', interpolation='None') pylab.show()
吐槽和思考
其实程序猿经常会遇到一些技术问题,最直接的方法就是上网查阅资料,看看有没有其他人遇到过相同问题,如何解决,这比翻阅官方文档显然效率高得多。
就个人感觉来说,目前国内的环境不容乐观,有时能看到好几篇一字不差的博文,竟然标注都是原创文章。这还算好,毕竟是原封不动的抄袭原文。更悲观的是,有些博文为了让其**“看起来”**不那么像抄袭,改得牛头马面,毫无逻辑可言。试问,您真的懂了原文的意思了吗?既然你都不懂,为何要加以“原创”的标签来展示和分享给他人呢?
个人认为,原创不一定非要100%是自己的东西。你看了某个文章,学习了某个技术,有一些自己的感悟和想法,用自己的语言将它描述出来也可以称之为原创。
以上这篇在pycharm中使用matplotlib.pyplot 绘图时报错的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
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