Nie można "zaimportować matplotlib.pyplot jako plt" w virtualenv

Question

Pracuję z kolbą w środowisku wirtualnym. Mogłem zainstalować matplotlib z pip i mogę import matplotlib w sesji Pythona. Jednak, kiedy importować go jako

matplotlib.pyplot as plt 

pojawia się następujący błąd:

>>> import matplotlib.pyplot as plt 

Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "//anaconda/envs/myenv/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 109, in <module> 
    _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() 
    File "//anaconda/envs/myenv/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/__init__.py", line 32, in pylab_setup 
    globals(),locals(),[backend_name],0) 
    File "//anaconda/envs/myenv/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/backend_macosx.py", line 24, in <module> 
    from matplotlib.backends import _macosx 
RuntimeError: Python is not installed as a framework. The Mac OS X backend will not be able to function correctly if Python is not installed as a framework. See the Python documentation for more information on installing Python as a framework on Mac OS X. Please either reinstall Python as a framework, or try one of the other backends. 

Jestem mylić o tym, dlaczego prosi mnie aby zainstalować Pythona jako ramy. Czy to już nie istnieje? Co to znaczy "zainstalować Pythona jako framework" i jak go zainstalować?

Answer 1

To dla mnie pracował solution. Jeśli masz już zainstalowany matplotlib użyciu pip na środowisku wirtualnym, można po prostu wpisać:

$ cd ~/.matplotlib 
$ nano matplotlibrc 

A potem napisać backend: TkAgg tam. Jeśli potrzebujesz więcej informacji, po prostu przejdź do linku rozwiązania.

Answer 2

Miałem podobny problem, gdy użyłem pip, aby zainstalować matplotlib. Domyślnie zainstalowano najnowszą wersję 1.5.0. Miałem jednak inne wirtualne środowisko z Pythonem 3.4 i matplotlib 1.4.3, a to środowisko działało dobrze, gdy zaimportowałem matplotlib.pyplot. Dlatego zainstalowałem wcześniejszą wersję matplotlib przy użyciu następujących:

cd path_to_virtual_environment # assume directory is called env3 
env3/bin/pip install matplotlib==1.4.3 

wiem, że to tylko obejście, ale dla mnie jako poprawka krótkoterminowego.

Answer 3

Chociaż większość odpowiedzi wydaje się wskazywać na poprawianie skryptu activate, aby użyć pytona systemowego, miałem problemy z uzyskaniem tego do pracy i łatwe rozwiązanie dla mnie - choć trochę cringey - było zainstalowanie matplotlib w środowisku globalnym i używaj tego zamiast instancji virtualenv. Możesz to zrobić, tworząc wirtualny plik z flagą -system-site-packages, taką jak virtualenv --system-site-packages foo, lub używając flagi uniwersalnej podczas instalacji pip, jak pip install -U matplotlib.

Answer 4

Można rozwiązać ten problem za pomocą backendu Agg

Go do User/yourname/.matplotlib i otwarty/Utwórz matplotlibrc i dodaj następującą linię backend : Agg i powinny pracować dla Ciebie.

Answer 5

Mam ten sam błąd i próbował Jonathan 's odpowiedź:

You can fix this issue by using the backend Agg

Go to User/yourname/.matplotlib and open/create matplotlibrc and add the following line backend : Agg and it should work for you.

uruchomić program, nie błąd, ale również nie ma działki, a ja starałem backend: Qt4Agg, drukuje się, że raj' t ma zainstalowany PyQt4.

Potem spróbowałem innego backendu: backend: TkAgg, działa!

Więc może możemy wypróbować backendy różnicowe, a niektóre mogą pracować lub instalować wymagane pakiety, takie jak PyQt4.

Oto przykładowy fragment pythona, który można wypróbować i przetestować matplotlib.

import matplotlib 

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

plt.plot([1, 2, 3], [0, 3, 7]) 
plt.show() 

Answer 6

Jeśli nie chcesz, aby ustawić plik .matplotib/matplotlibrc konfiguracji, można obejść ten problem przez ustawienie backend w czasie wykonywania 'Agg' zaraz po imporcie matplotlib i przed importem matplotlib.pyplot:

In [1]: import matplotlib 

In [2]: matplotlib.use('Agg') 

In [3]: import matplotlib.pyplot as plt 

In [4]: fig, ax = plt.subplots(1, 1) 

In [5]: import numpy as np 

In [6]: x = np.linspace(-1., 1.) 

In [7]: y = np.sin(x) 

In [8]: ax.plot(x, y) 
Out[8]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x1057ecf10>] 

In [9=]: fig.savefig('myplot.png') 

Answer 7

czyste i łatwe rozwiązanie polega na utworzeniu jądra, które ustawia PYTHONHOME na "VIRTUAL_ENV", a następnie wykorzystuje systemowy plik wykonywalny Python (zamiast tego w virtualenv).

Jeśli chcesz zautomatyzować tworzenie takiego jądra, możesz użyć skryptu jupyter-virtualenv-osx.