Следующая статья поможет вам: Устранение ошибки «import matplotlib.pyplot as plt»: подробное руководство
При работе с визуализацией данных в Python вы можете столкнуться с ошибкой при попытке импортировать библиотеку matplotlib.pyplot с помощью стандартной команды import matplotlib.pyplot as plt. Эта статья направлена на рассмотрение наиболее распространенных причин этой ошибки, помогая вам в процессе устранения неполадок и устранения проблемы. Мы изучим следующие темы:
- Обеспечение правильной установки Matplotlib
- Подтверждение правильной среды Python
- Проверка на конфликты имен
- Обновление библиотеки Matplotlib
- Изучение альтернативных решений
Обеспечьте правильную установку Matplotlib
Прежде чем углубляться в более сложные причины ошибки «import matplotlib.pyplot as plt», важно убедиться, что Matplotlib правильно установлен в вашей среде Python. Чтобы проверить установку, вы можете использовать следующую команду в терминале или командной строке:
Если вы используете среду conda, используйте вместо этого эту команду:
Подтвердите правильную среду Python
При работе с несколькими средами Python легко непреднамеренно использовать среду, отличную от предполагаемой. Это может привести к ошибке «импортировать matplotlib.pyplot как plt», если Matplotlib не установлен в активной среде. Чтобы решить эту проблему, выполните следующие действия.
- Проверьте текущую среду Python, выполнив команду:
- Если вы используете виртуальные среды, убедитесь, что вы активировали правильную среду, в которой установлен Matplotlib:
или для Windows пользователи:
Проверка на конфликты имен
Другой распространенной причиной ошибки «import matplotlib.pyplot as plt» являются конфликты имен. Если вы назвали файл сценария matplotlib.py или pyplot.py, это может помешать правильному функционированию библиотеки. Чтобы устранить эту проблему, переименуйте файл сценария и удалите все сгенерированные папки __pycache__ или файлы .pyc перед повторным запуском сценария.
Обновите библиотеку Matplotlib
В некоторых случаях ошибка «импортировать matplotlib.pyplot как plt» может быть результатом использования устаревшей версии библиотеки Matplotlib. Чтобы обновить библиотеку, вы можете использовать следующую команду:
Для пользователей conda используйте эту команду:
Исследуйте альтернативные решения
Если приведенные выше решения не устраняют ошибку, попробуйте следующее:
Визуализируйте свой фрейм данных Pandas с помощью PyGWalker
PyGWalker (откроется в новой вкладке) может упростить ваш рабочий процесс анализа данных и визуализации данных, превратив ваш фрейм данных pandas (и фрейм данных polars) в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования. Он объединяет Блокнот Юпитера (или другие ноутбуки на базе Jupyter) с помощью Graphic Walker, другого типа альтернативы Tableau с открытым исходным кодом. Это позволяет специалистам по данным анализировать данные и визуализировать шаблоны с помощью простых операций перетаскивания.
Посещать Google Колаб (откроется в новой вкладке), Код Kaggle (откроется в новой вкладке), связующее (откроется в новой вкладке) или Онлайн-демонстрация Graphic Walker (откроется в новой вкладке) чтобы проверить это!
Используйте PyGWalker в блокноте Jupyter.
Импортируйте PyGWalker и pandas в блокнот Jupyter, чтобы приступить к работе.
Вы можете использовать PyGWalker, не нарушая существующий рабочий процесс. Например, вы можете загрузить фрейм данных Pandas в визуальный пользовательский интерфейс.
И вы можете использовать PyGWalker с полярами (поскольку PyGWalker>=0.1.4.7a0):
Вы даже можете попробовать это онлайн, просто посетив связующее (откроется в новой вкладке), Google Колаб (откроется в новой вкладке) или Код Kaggle (откроется в новой вкладке).
Вот и все. Теперь у вас есть пользовательский интерфейс, похожий на Tableau, для анализа и визуализации данных путем перетаскивания переменных.
Крутые вещи, которые вы можете сделать:
-
Вы можете изменить тип метки на другой, чтобы сделать разные графики, например, линейный график:
-
Чтобы сравнить различные меры, вы можете создать совместное представление, добавив более одной меры в строки или столбцы.
-
Чтобы создать представление фасетов из нескольких подпредставлений, разделенных на значение в измерении, поместите измерения в строки или столбцы, чтобы создать представление фасетов. Правила аналогичны Tableau.
-
Вы можете просмотреть фрейм данных в таблице и настроить типы аналитики и семантические типы.
-
Сохраните результат исследования данных в локальный файл
Заинтересованы? Посещать Страница PyGWalker на GitHub (откроется в новой вкладке) и попробуйте!
Переустановите Matplotlib
Удалите и переустановите библиотеку Matplotlib, используя приведенные ниже команды:
Для пользователей конды:
Используйте ноутбуки Jupyter
Если вы используете интегрированную среду разработки (IDE), такую как PyCharm, вы можете столкнуться с проблемами совместимости с Matplotlib. В таких случаях рассмотрите возможность использования Jupyter Notebooks, более совместимой среды для задач визуализации данных.
Проверьте наличие проблем с серверной частью
Matplotlib использует серверную часть для отображения графиков. Если у вас возникнут проблемы с импортом библиотеки, вам может потребоваться изменить серверную часть. В своем скрипте Python добавьте следующие строки перед импортом Matplotlib:
Запросить поддержку сообщества
Если ни одно из вышеперечисленных решений не работает, подумайте о том, чтобы обратиться за помощью к сообществу Python. Такие веб-сайты, как Stack Overflow и GitHub, могут предоставить ценную информацию и помощь в решении вашей проблемы.
Выполняя шаги, описанные в этом руководстве, вы должны быть хорошо подготовлены к устранению неполадок и устранению ошибки «import matplotlib.pyplot as plt». Когда проблема решена, теперь вы можете сосредоточиться на создании потрясающих визуализаций данных с помощью
