Matplotlib.pyplot nicht aus der Quelle aufgelöst: Das Problem verstehen und überwinden

Name

Rajiv Chandra

Published on 19.8.2023

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Wenn Sie mit Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung gearbeitet haben, sind Sie möglicherweise auf einen verwirrenden Fehler gestoßen - 'matplotlib.pyplot nicht aus der Quelle aufgelöst'. Dies ist ein häufiges Problem, das Anfänger und erfahrene Datenwissenschaftler gleichermaßen begegnen, wenn sie mit Matplotlib, einer beliebten Plotting-Bibliothek in Python, arbeiten. In diesem Artikel untersuchen wir, warum dies passiert, und wie man es lösen kann. Darüber hinaus stellen wir eine vielversprechende Alternative zu Matplotlib vor - PyGWalker.

Verständnis von Matplotlib und des häufigen Problems

Matplotlib ist eine umfassende, plattformübergreifende Datenvisualisierungsbibliothek, die auf NumPy-Arrays aufbaut und mit dem größeren SciPy-Stack zusammenarbeitet. Sie erzeugt hochwertige 2D-Plots und Abbildungen in verschiedenen Formaten. Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht, wie Matplotlib in der Regel verwendet wird, um ein einfaches Liniendiagramm zu erstellen:

import matplotlib.pyplot as plt
 
# Daten
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
 
# Erstelle eine Abbildung und Achse
plt.figure()
 
# Plotte die Daten
plt.plot(x, y)
 
# Zeige das Diagramm an
plt.show()

Bei der Verwendung von Matplotlib können Sie jedoch gelegentlich auf den Fehler 'matplotlib.pyplot nicht aus der Quelle aufgelöst' stoßen. Dieser Fehler kann Ihre Aufgaben zur Datenvisualisierung erschweren und wird in der Regel durch einige Hauptgründe verursacht.

Entschlüsseln des Problems 'Matplotlib.pyplot nicht aus der Quelle aufgelöst'

Der Fehler 'matplotlib.pyplot nicht aus der Quelle aufgelöst' tritt häufig auf, wenn das Matplotlib-Paket nicht ordnungsgemäß installiert ist, die Python-Version nicht mit der installierten Matplotlib-Version kompatibel ist oder Probleme beim Auffinden der Matplotlib-Bibliothek durch den Python-Interpreter auftreten.

1. Fehlerhafte Installation: Manchmal ist die Matplotlib-Bibliothek in Ihrer Arbeitsumgebung nicht korrekt installiert. Dies kann auf Netzwerkprobleme während der Installation oder andere unbekannte Fehler zurückzuführen sein.

2. Python-Version-Kompatibilität: Ein weiterer möglicher Grund könnte die installierte Version von Python sein, die nicht mit der Version von Matplotlib kompatibel ist. Bestimmte Versionen von Matplotlib sind mit bestimmten Versionen von Python bekanntermaßen nicht kompatibel.

3. Problem mit dem Interpreter: Der Fehler kann auch auftreten, wenn Ihr Python-Interpreter die Matplotlib-Bibliothek nicht finden kann. Diese Situation kann entstehen, wenn die Bibliothek nicht am vom Interpreter erkannten Ort installiert ist oder die Umgebungsvariablen nicht korrekt gesetzt sind.

Die Lösung: Behebung des Matplotlib-Problems

Um den Fehler 'matplotlib.pyplot nicht aus der Quelle aufgelöst' zu beheben, müssen Sie die oben genannten Fehlerpunkte überprüfen und entsprechend korrigieren.

Überprüfen und Neuinstallieren von Matplotlib: Stellen Sie sicher, dass Matplotlib korrekt in Ihrer Umgebung installiert ist. Wenn Sie sich nicht sicher sind, können Sie es mit pip oder conda neu installieren. Hier ist ein Beispielbefehl für die Installation von Matplotlib mit pip:

pip install matplotlib

Python-Version-Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass Ihre Python-Version mit der installierten Matplotlib-Version kompatibel ist. Sie müssen möglicherweise entweder Ihre Python- oder Matplotlib-Version auf eine Version aktualisieren, die von beiden unterstützt wird. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um Ihre Python-Version zu überprüfen:

python --version

Einstellungen des Interpreters: Wenn Ihr Python-Interpreter die Matplotlib-Bibliothek nicht finden kann, müssen Sie möglicherweise Ihre Interpreter-Einstellungen oder Umgebungsvariablen aktualisieren.

Es ist jedoch zu beachten, dass trotz dieser vorgeschlagenen Lösungen das Problem aufgrund der inhärenten Komplexitäten in der Struktur und Abhängigkeitsverwaltung von Matplotlib weiterhin bestehen kann. Aus diesem Grund kann es sinnvoll sein, Alternativen, insbesondere benutzerfreundliche wie PyGWalker, in Betracht zu ziehen, um solche Hindernisse bei Ihren Aufgaben zur Datenvisualisierung zu überwinden.

Vorstellung von PyGWalker: Eine effiziente Alternative

Für diejenigen, die mit Matplotlib wiederholt Probleme haben oder eine benutzerfreundlichere Alternative suchen, ist PyGWalker eine ausgezeichnete Lösung. Es handelt sich um ein Open-Source-Python-Projekt, das die Datenanalyse und Visualisierung vereinfacht, insbesondere in Jupyter Notebook-basierten Umgebungen.

Installation und Verwendung von PyGWalker

Um PyGWalker zu installieren, verwenden Sie einfach pip install pygwalker in Ihrer Befehlszeile. Importieren Sie es dann in Ihr Python-Skript mit import pygwalker as pyg.

pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)

Das war's. Jetzt haben Sie eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche ähnlich wie Tableau, um Daten zu analysieren und zu visualisieren, indem Sie Variablen ziehen und ablegen.

Visualisieren Sie Ihr Dataframe mit PyGWalker

PyGWalker kann Ihren Pandas- oder Polars-Dataframe in eine visuelle Benutzeroberfläche verwandeln, mit der Sie Diagramme erstellen können, indem Sie Variablen einfach ziehen und ablegen. Dieser interaktive und intuitive Ansatz beschleunigt den Prozess der Datenanalyse und -visualisierung und bietet somit eine gute Alternative zu Matplotlib.

Sie können PyGWalker jetzt mit diesen Online-Notebooks ausführen und vergessen Sie nicht, dem Projekt auf GitHub einen Stern zu geben:

• PyGWalker in Kaggle Notebook ausführen (opens in a new tab)
• PyGWalker in Google Colab ausführen (opens in a new tab)
• Gib PyGWalker auf GitHub einen Stern (opens in a new tab)

Fazit

Obwohl "matplotlib.pyplot not resolved from source" ein verwirrendes und frustrierendes Problem sein kann, kann das Verständnis der Ursache und möglicher Lösungen einen Großteil des mit ihm verbundenen Stresses lindern. Darüber hinaus kann die Verfügbarkeit innovativer Alternativen wie PyGWalker den Prozess der Datenvisualisierung vollständig verändern und einen ansprechenden, benutzerfreundlichen und effektiven Ansatz zur Analyse und Interpretation Ihrer Daten bieten.