matplotlib中plot.show()不显示图片的问题：如何把backend=Agg配置为TkAgg

ゝ一纸荒年。 2022-03-15 11:18 437阅读 0赞

关于matplotlib不显示的问题，碰到过多次，貌似是默认安装使用anaconda时都会碰到，不知道matplotlib为什么一直不解决这个问题。所以记录一下。

默认情况下，matplotlib的backend使用的是agg，或template，此时是无法显示图片的，agg库不支持。

好奇的可以查一下自己的配置文件，如

>>> import matplotlib
    >>> matplotlib.matplotlib_fname()
    C:\Users\Administrator\.matplotlib\matplotlibrc
    也可以使用下面的命令打印出配置，

print(mpl.get_backend())
    # it will display Agg if you have a display problem, or otherwise TkAgg etc.
    print(mpl.matplotlib_fname())
    # it will display the setting file location, e.g.
    # C:\Users\Administrator\.matplotlib\matplotlibrc
    # the content is simple: "backend      : Agg", just change it to "backend      :TkAgg"

## 解决办法： ##

先把自己版本所支持的backends打印出来看一下，

>>>import matplotlib.rcsetup as rcsetup
    >>>print(rcsetup.all_backends)
    ['GTK3Agg', 'GTK3Cairo', 'MacOSX', 'nbAgg', 'Qt4Agg', 'Qt4Cairo', 'Qt5Agg', 'Qt5Cairo', 'TkAgg', 'TkCairo', 'WebAgg', 'WX', 'WXAgg', 'WXCairo', 'agg', 'cairo', 'pdf', 'pgf', 'ps', 'svg', 'template']

例如，把配置文件

C:\\Users\\Administrator.matplotlib\\matplotlibrc

的内容改成正面的情况：

backend      : TkAgg

一般图片就能正常显示了，当然你也可以不停尝试下其他的backends，像有些backends是需要安装 其他支持包的，如cairo。

linux上解决办法也是相同的，只不过配置文件的位置不一样。

给几个有用的参考：

[https://stackoverflow.com/questions/2130913/no-plot-window-in-matplotlib][https_stackoverflow.com_questions_2130913_no-plot-window-in-matplotlib]

[https://stackoverflow.com/questions/7534453/matplotlib-does-not-show-my-drawings-although-i-call-pyplot-show][https_stackoverflow.com_questions_7534453_matplotlib-does-not-show-my-drawings-although-i-call-pyplot-show]

### 附评论里的问题：确定配置为TkAgg，但是在import matplotlib.pyplot as plt之后所显示的终端为agg ###

这种现象的主要原因，是因为版本冲突。可以这么说，print((matplotlib.matplotlib\_fname())打印出来的配置文件，未必是你正在调用的配置文件。

我自己特意在不同环境调试了一下，用一个实际例子来说，在某个非默认的环境，名称为tch37，打印出来的地址为  
D:\\Anaconda3\\envs\\tch37\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc  
通常在窗口命令下用，conda activate tch37之后再用python，是这个环境。

而实际上，我查了一下自己电脑中的版本，  
print(matplotlib.\_\_version\_\_)  
'3.2.2'  
然后我找到这个3.2.2所对应的位置，在这里，  
D:\\Anaconda3\\pkgs\\matplotlib-base-3.2.2-py37h64f37c6\_0\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc  
在vscode中，即使我调用tch37这个环境，用的也是3.2.2这个配置。  
所以，如果我要在vscode中使用TkAgg，我应该修改的是这个地方的配置。

总结起来就是，出现这种情况，你先找一下，系统里到底有多少个matplotlibrc这样的文件，然后再慢慢查找到底应该修改哪个配置文件。通常默认的配置文件里有这么一句

\#\# You can also deploy your own backend outside of matplotlib by referring to  
\#\# the module name (which must be in the PYTHONPATH) as 'module://my\_backend'.  
\#backend : Agg

你把他改成下面这个样子即可，

\#\# You can also deploy your own backend outside of matplotlib by referring to  
\#\# the module name (which must be in the PYTHONPATH) as 'module://my\_backend'.  
backend : TkAgg

至于anaconda何时，在哪里调用哪个地方的配置，这一点估计谁也扯不清楚。

### 临时暴力改变backend ###

不得不承认，matplotlib（anaconda?）有时无论你怎么配置，就是存在不可思议的一些怪现象。

如果你临时需要转换backend，其实很简单，直接调用  
matplotlib.use('Agg')  
或  
matplotlib.use('TkAgg')  
暴力完成切换即可。

### 官方的说法摘录 ###

参考：[https://matplotlib.org/faq/usage\_faq.html][https_matplotlib.org_faq_usage_faq.html]

There are four ways to configure your backend. If they conflict each other, the method mentioned last in the following list will be used, e.g. calling [`use()`][use] will override the setting in your `matplotlibrc`.

1.  The `backend` parameter in your `matplotlibrc` file (see [Customizing matplotlib][]):
    
        backend : WXAgg   # use wxpython with antigrain (agg) rendering
2.  Setting the [`MPLBACKEND`][MPLBACKEND] environment variable, either for your current shell or for a single script:
    
        > export MPLBACKEND="module://my_backend"
        > python simple_plot.py
        
        > MPLBACKEND="module://my_backend" python simple_plot.py
    
    Setting this environment variable will override the `backend` parameter in *any* `matplotlibrc`, even if there is a `matplotlibrc` in your current working directory. Therefore setting [`MPLBACKEND`][MPLBACKEND] globally, e.g. in your `.bashrc` or `.profile`, is discouraged as it might lead to counter-intuitive behavior.
3.  To set the backend for a single script, you can alternatively use the `-d` command line argument:
    
        > python script.py -dbackend
    
    This method is **deprecated** as the `-d` argument might conflict with scripts which parse command line arguments (see issue [\#1986][1986]). You should use [`MPLBACKEND`][MPLBACKEND] instead.
4.  If your script depends on a specific backend you can use the [`use()`][use] function:
    
        import matplotlib
        matplotlib.use('PS')   # generate postscript output by default
    
    If you use the [`use()`][use] function, this must be done before importing [`matplotlib.pyplot`][matplotlib.pyplot]. Calling [`use()`][use] after pyplot has been imported will have no effect. Using [`use()`][use] will require changes in your code if users want to use a different backend. Therefore, you should avoid explicitly calling [`use()`][use] unless absolutely necessary.

[https_stackoverflow.com_questions_2130913_no-plot-window-in-matplotlib]: https://stackoverflow.com/questions/2130913/no-plot-window-in-matplotlib
[https_stackoverflow.com_questions_7534453_matplotlib-does-not-show-my-drawings-although-i-call-pyplot-show]: https://stackoverflow.com/questions/7534453/matplotlib-does-not-show-my-drawings-although-i-call-pyplot-show
[https_matplotlib.org_faq_usage_faq.html]: https://matplotlib.org/faq/usage_faq.html
[use]: https://matplotlib.org/api/matplotlib_configuration_api.html#matplotlib.use
[Customizing matplotlib]: https://matplotlib.org/users/customizing.html#customizing-matplotlib
[MPLBACKEND]: https://matplotlib.org/faq/environment_variables_faq.html#envvar-MPLBACKEND
[1986]: https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/1986
[matplotlib.pyplot]: https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#module-matplotlib.pyplot