Ⅰ pycharm的图片关了以后不见了
pycharm的图片关了以后不见了是后端绘制版本与Python版本对不上导致的。将项目的Python版本换为了系统的Python版本，在Pycharm中运行，图像就出来了。PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。
Ⅱ pycharm分开的柱形图怎么弄
方法/步骤：
1.打开pycharm，并且新建一个py文，用来进行代码编写
2.利用import导入matplotlib包中的pyplot模块
3.定义横坐标的标签以及纵坐标的数据
4.利用pyplot.bar（）方法来设置图形的高度，宽度，颜色等
5.利用pyplot.show()，将绘制的图像展示出来
6.运行一下代码，可以看到柱状图绘制出来了，点击保存按钮可将图片保存到本地。
Ⅲ python画图窗口显示在运行窗口下面咋回事
方法不对。
pycharm从2017.3版之后，将matplotlib的绘图的结果默认显示在SciView窗口中，而不是弹出独立的窗口。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发Python的应用领域还是非常广泛的，因为Python是一种解释型脚本语言，所以可以应用的领域就非常的丰富，比如：Web和Internet开发，科学计算和统计，人工智能，桌面界面开发，软件开发，后端开发。
Ⅳ Pycharm背景图形怎么设置
方法为：1、在pycharm顶部的【File】中的打开设置面板；2、选择【Apperance】并点击打开编辑窗口；3、在右侧窗口看到【Background Image】设置，打开在图片标签下传入本地图片即可设置pycharm的背景图片。
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Ⅳ Pycharm、Spyder、Jupyter notebook“弹出窗绘图”和“控制台绘图”设置
Python中绘图方式包括“控制台绘图”和“弹出窗绘图”，两者各有益处。
控制台绘图 ：方便保存输出记录（如将IPython 终端输出转换成 Html 文件），无法动态绘图（大大的缺点）。
弹出窗绘图 ：可以交互式的放大、拖动图片，可进行动态绘图，并且能将图片保存成不同的格式。
Pycharm设置（如下图） ：
设置好后直接生效！
Spyder设置（如下图） ：
必须重新启动后才能生效！
jupyter notebook设置（如下图） ：
弹出窗显示必须加上： %matplotlib auto
控制台显示必须加上： %matplotlib inline （默认显示方式）
注意：设置好后可能还需要重启一下服务（在工具栏上）。
Ⅵ 46.完美解决pycharm 无法显示动态图片matplotlib animation
在pycharm开发工具，学习matplotlib animation过程中，发现pycharm无法显示动态图片，只显示一个png图片。
如果遇到以上问题，可以按照下面解决方案解决：
输入关键字 Scien... 搜索出 Python Scientific ， 在右侧去掉对勾（默认是勾选的），然后右下角 Apply--OK ，即可完美解决。
运行原来的项目，pycharm 就可以显示动态图片了：
Ⅶ pycharm matplotlib绘图无法弹出图像问题
最近小虾米遇到一个问题，就是用pycharm matplotlib 模块画图后无法弹出的问题，查阅资料良久，发现python 3.7版本绘图后并不是无法显示，而是隐藏在右上角的SciView菜单中，点开即可查阅
如下图所示：
Ⅷ 用pycharm海龟绘图为什么窗口显示不出来
Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
使用时需要添加头文件
import turtle
一、画布(canvas)
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置
设置画布的大小：
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)
canvwidth:画布的宽(单位像素，默认值400)
canvheight:画布的高(单位像素，默认值300)
bg:背景颜色
使用：
t.screensize(800,600,'blue')
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)
width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例
startx, starty: 这一坐标表示 矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心
使用：
turtle.setup(width=0.9, height=0.9)
turtle.setup(0.9,0.9) #和上面代码效果相同
turtle.setup(width=800, height=800, startx=100, starty=100)
二、画笔
2.1画笔的状态
在画布上,默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴, 坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟.
这里我们描述小乌龟时使用了两个词语:坐标原点(位置),面朝x轴正方向(方向), turtle绘图中, 就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态
2.2 画笔的属性
画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度)
turtle.pensize()：设置画笔的宽度；
turtle.pencolor(); 没有参数传入,返回当前画笔颜色,传入参数设置画笔颜色,可以是字符串如"green", “red”,也可以是RGB 3元组
turtle.speed(speed): 设置画笔移动速度,画笔绘制的速度范围[0,10]整数, 数字越大越快
2.3 绘图命令
操纵海龟绘图有着许多的命令，这些命令可以划分为3种：一种为运动命令，一种为画笔控制命令，还有一种是全局控制命令
1、画笔运动的命令：
2、画笔控制命令
3、全局控制命令
4、其他命令
Ⅸ 零基础学python怎么打开图片
介绍python中打开图片的流程。
工具/原料
python3.6
pycharm
方法/步骤
首先，导入PIL模块。
然后，存一个图片所在路径变量，本例中图片在py文件所在的目录下，所以使用相对路径时直接用图片名即可。
# 通过图片路径打开图片image = Image.open(path)
# 打印图片信息print(image.size, image.format)
# 设置大小image.thumbnail((100, 200))
# 保存image.save('3.jpg')
END
注意事项
也可以下载第三方模块pillow，方便快速的处理图片
相关教程推荐：Python视频教程以上就是小编分享的关于零基础学python怎么打开图片的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
Ⅹ 用Python画图
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。