``` import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置图片清晰度 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei'] # 从 CSV 文件中读取数据 file_path = r'D:\Downloads\600000.SH.csv' # 请替换为实际的 CSV 文件路径 import chardet # 检测文件编码 with open(r'D:\Downloads\600000.SH.csv', 'rb') as f: rawdata = f.read() result = chardet.detect(rawdata) encoding = result['encoding'] # 使用检测到的编码读取文件 df = pd.read_csv(r'D:\Downloads\600000.SH.csv', encoding=encoding) # 将日期列转换为日期时间类型 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 设置日期列为索引 df.set_index('日期', inplace=True) # 定义要绘制的列名 columns_to_plot = ['前收盘价(元)', '开盘价(元)', '最高价(元)', '最低价(元)'] # 循环绘制每个列的折线图 for column in columns_to_plot: plt.figure(figsize=(12, 6)) df[column].plot() plt.title(f'{column} 走势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('价格(元)') plt.show()```findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: WenQuanYi Zen Hei Traceback (most recent call last): File "C:\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\test.py", line 39, in <module> plt.show() File "C:\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 614, in show return _get_backend_mod().show(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 41, in __call__ manager.show(**kwargs) File "D:\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 144, in show self.canvas.show() File "D:\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 85, in show buffer = self.tostring_rgb() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'FigureCanvasInterAgg' object has no attribute 'tostring_rgb'. Did you mean: 'tostring_argb'?

<think>好的，我现在需要解决用户遇到的Matplotlib字体问题和AttributeError。首先，用户代码中设置了中文字体为“WenQuanYi Zen Hei”，但系统提示找不到这个字体。这说明系统中可能没有安装该字体，或者Matplotlib无法正确识别字体名称。我需要先检查用户是否安装了该字体，或者是否有其他可用的中文字体。 接下来，错误信息提到了AttributeError，指出'FigureCanvasInterAgg'对象没有'tostring_rgb'属性，但存在'tostring_argb'。这可能是因为PyCharm的内置Matplotlib后端与某些方法不兼容。用户可能在使用PyCharm的交互式后端时出现了问题，需要更换后端或者调整代码。 针对字体问题，常见的解决方案是确认系统中存在该字体，或者改用其他已安装的中文字体，比如“SimHei”或“Microsoft YaHei”。同时，设置字体时可能需要同时设置sans-serif的备用字体列表，确保在首选字体不可用时能回退到其他字体。 对于AttributeError，可能需要更改Matplotlib的后端设置，比如使用TkAgg、Qt5Agg等，避免使用PyCharm的默认后端。此外，检查Matplotlib的版本是否过旧，更新到最新版本可能解决兼容性问题。 用户可能是在Windows系统下运行，所以需要确保系统安装了所需的中文字体。如果用户没有安装“WenQuanYi Zen Hei”，建议安装该字体或者改用系统自带的字体。另外，设置plt.rcParams时，可能需要同时指定多个备用字体，防止单一字体缺失导致的问题。 在代码调整方面，除了设置字体，还可以尝试在绘图时显式指定字体属性，或者在保存图形时处理字体问题。此外，对于PyCharm的后端问题，建议在代码开头设置不同的后端，例如使用import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')，然后重新导入pyplot，以避免后端兼容性问题。 最后，需要测试修改后的代码是否同时解决了字体问题和AttributeError，确保用户能够顺利生成图表。</think>这个代码主要存在两个问题：中文字体配置问题和PyCharm matplotlib后端兼容性问题。以下是分步解决方案： $\textcolor{blue}{第一步：解决中文字体问题}$ 1. 确认系统已安装中文字体： - 在Linux系统安装文泉驿字体： ```bash sudo apt-get install fonts-wqy-zenhei ``` - Windows系统建议使用系统自带字体，如： ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 微软雅黑 ``` 2. 添加备用字体配置（重要）： ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei', 'SimHei', 'Microsoft YaHei'] # 多个备选 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 ``` $\textcolor{blue}{第二步：解决PyCharm后端兼容性问题}$ 1. 修改matplotlib后端设置（在代码最开头添加）： ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 或 'Qt5Agg'、'Agg' 等常规后端 ``` 2. 完整修改后的代码结构： ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 新增的后端设置 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 中文字体配置 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei', 'SimHei', 'WenQuanYi Zen Hei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 文件读取部分保持不变... # ...（原数据读取代码）... # 绘图部分保持不变... ``` $\textcolor{blue}{常见问题补充说明}$ 1. 如果使用Linux服务器且无图形界面，建议： ```python matplotlib.use('Agg') # 非交互式后端 plt.savefig('output.png') # 保存图片代替show() ``` 2. Windows系统字体名称对照表： | 显示名称 | 配置名称 | |--------------|-------------------| | 微软雅黑 | Microsoft YaHei | | 黑体 | SimHei | | 宋体 | SimSun | 3. 验证字体是否生效的小技巧： ```python print(plt.rcParams['font.sans-serif']) # 查看当前生效的字体列表 ``` $\textcolor{blue}{推荐优化方案}$ 1. 使用相对路径提高可移植性： ```python import os file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '600000.SH.csv') ``` 2. 添加异常处理增强健壮性： ```python try: df = pd.read_csv(file_path, encoding=encoding) except UnicodeDecodeError: df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk') # 常见备选编码 ``` 3. 使用subplots优化绘图结构： ```python fig, axes = plt.subplots(len(columns_to_plot), 1, figsize=(12, 6*len(columns_to_plot))) for ax, column in zip(axes, columns_to_plot): df[column].plot(ax=ax) ax.set_title(f'{column} 走势') plt.tight_layout() plt.show() ```