``` import pandas as pd # 开源数据分析和操作工具 # 利用pandas加载波士顿房价的数据集 data = pd.read_csv("boston_house_prices.csv") # 预览前5行数据 data.head() import matplotlib.pyplot as plt # 可视化工具 # 箱线图查看异常值分布 def boxplot(data, fig_name): # 绘制每个属性的箱线图 data_col = list(data.columns) # 连续画几个图片 plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=300) # 子图调整 plt.subplots_adjust(wspace=0.6) # 每个特征画一个箱线图 for i, col_name in enumerate(data_col): plt.subplot(3, 5, i + 1) # 画箱线图 plt.boxplot(data[col_name], showmeans=True, meanprops={"markersize": 1, "marker": "D", "markeredgecolor": "#C54680"}, # 均值的属性 medianprops={"color": "#946279"}, # 中位数线的属性 whiskerprops={"color": "#8E004D", "linewidth": 0.4, 'linestyle': "--"}, flierprops={"markersize": 0.4}, ) # 图名 plt.title(col_name, fontdict={"size": 5}, pad=2) # y方向刻度 plt.yticks(fontsize=4, rotation=90) plt.tick_params(pad=0.5) # x方向刻度 plt.xticks([]) plt.savefig(fig_name) plt.show() boxplot(data, 'ml-vis5.pdf') num_features = data.select_dtypes(exclude=['object', 'bool']).columns.tolist() for feature in num_features: if feature == 'CHAS': continue Q1 = data[feature].quantile(q=0.25) # 下四分位 Q3 = data[feature].quantile(q=0.75) # 上四分位 IQR = Q3 - Q1 top = Q3 + 1.5 * IQR # 最大估计值 bot = Q1 - 1.5 * IQR # 最小估计值 values = data[feature].values values[values > top] = top # 临界值取代噪声 values[values < bot] = bot # 临界值取代噪声 data[feature] = values.astype(data[feature].dtypes) # 再次查看箱线图，异常值已被临界值替换（数据量较多或本身异常值较少时，箱线图展示会不容易体现出来） boxplot(data, 'ml-vis6.pdf')```回溯 （最近调用最后）： 文件 “C：\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\sjwl.py”，第 42 行，<模块> boxplot（数据， 'ml-vis5.pdf'） 文件 “C：\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject\sjwl.py”，第 39 行，箱线图 plt.show（） 文件“C：\Users\杨阳\PycharmProjects\pythonProject.venv\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py”，第 614 行，显示中 返回 _get_backend_mod（）.show（*args， **kwargs） ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 文件“D：\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py”，第 41 行，在调用 manager.show（**kwargs） 中 文件“D：\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py”，第 144 行，显示中 self.canvas.show（） 文件“D：\PyCharm 2024.3.4\PYCHARM\PyCharm 2024.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py”，第 85 行，显示中 缓冲区 = self.tostring_rgb（） ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError：“FigureCanvasInterAgg”对象没有属性“tostring_rgb”。你的意思是：“tostring_argb”吗？

<think>嗯，用户遇到了一个AttributeError，错误信息是“FigureCanvasInterAgg”对象没有属性“tostring_rgb”，提示可能是“tostring_argb”。我需要先理解这个错误的原因。 首先，用户使用的是PyCharm，并且用matplotlib画图时出现了问题。根据错误信息，问题出在FigureCanvasInterAgg类的tostring_rgb方法不存在。这可能是因为matplotlib的某些版本与PyCharm的插件不兼容，或者PyCharm本身的backend设置有问题。 查看用户代码，他们调用了plt.show()，这通常会弹出一个窗口显示图表。但在PyCharm中，有时默认的backend可能不是TkAgg或Qt5Agg，而是PyCharm自己的backend，比如module://backend_interagg。当matplotlib的版本更新后，某些方法可能被弃用或改名，导致backend_interagg中的方法名不匹配。 例如，在旧版本中，canvas可能有tostring_rgb方法，但新版本可能改为tostring_argb或者另一个名称。或者，PyCharm的插件可能没有及时更新以适应matplotlib的变动。 接下来，我需要考虑解决方法。常见的解决方案包括： 1. 更换matplotlib的backend。用户可以在代码开头设置不同的backend，比如Agg（非交互式）或者TkAgg、Qt5Agg等交互式backend。这可以通过在导入matplotlib前添加import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')来实现。 2. 更新PyCharm和相关插件。可能用户使用的PyCharm版本较旧，升级到最新版可能修复兼容性问题。 3. 降级matplotlib版本。如果用户当前使用的matplotlib版本较新，可能存在已知的兼容性问题，降级到旧版本可能解决。 此外，用户在处理数据时使用了异常值替换，可能也需要检查这部分代码是否正常，但根据错误堆栈，问题出现在plt.show()这一步，所以数据处理的代码可能没有问题，但后续再次生成箱线图时同样需要解决backend的问题。 可能用户的环境配置中，PyCharm的matplotlib backend模块backend_interagg.py中确实调用了tostring_rgb，而该属性在更新后不存在，被重命名为tostring_argb或者其他名称。这时候，修改PyCharm的插件文件可能不可行，所以更实际的解决方案是更换backend。 因此，建议用户尝试设置不同的backend，比如在代码开头添加： import matplotlib matplotlib.use('Agg') # 非交互式，不会显示图像，但保存到文件 # 或者使用其他交互式backend # matplotlib.use('TkAgg') # matplotlib.use('Qt5Agg') 然后重新运行代码。如果使用非交互式backend，可能需要去掉plt.show()，或者直接保存图像。或者改用交互式backend，确保系统中已安装相应的依赖，比如tkinter或PyQt5。 另外，用户可能需要检查matplotlib的版本，如果版本过新，可以尝试降级到较旧的稳定版本，例如3.5.x或更低，看是否解决问题。 总结，主要问题在于PyCharm的matplotlib backend与当前安装的matplotlib版本存在兼容性问题，解决方法包括更换backend或调整版本。</think>你的代码在调用`plt.show()`时出现了`AttributeError`，具体原因是PyCharm内置的Matplotlib后端模块`FigureCanvasInterAgg`中缺少`tostring_rgb`方法。这个问题通常由 **PyCharm与Matplotlib版本不兼容** 或 **后端配置冲突** 导致。 --- ### 分步解决方案： #### 1. **修改Matplotlib后端配置** 在代码开头强制指定使用其他后端（例如`TkAgg`或`Agg`），绕过PyCharm的默认交互式后端： ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 使用Tkinter作为后端（需安装tkinter库） # matplotlib.use('Agg') # 非交互式后端，直接保存图像不显示 import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 2. **安装必要的依赖** 如果使用`TkAgg`后端，确保系统已安装Tkinter： - **Windows/macOS**：通常预装。 - **Linux**：运行 `sudo apt-get install python3-tk`. #### 3. **更新PyCharm和Matplotlib** 升级到最新版本以解决兼容性问题： ```bash pip install --upgrade matplotlib pycharm ``` #### 4. **调整代码逻辑** 如果不需要实时显示图像，可改用`plt.savefig()`直接保存图片，并注释掉`plt.show()`： ```python # plt.show() # 注释此行 plt.savefig(fig_name) # 确保已调用保存 ``` --- ### 代码修正示例 ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 在文件开头指定后端 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv("boston_house_prices.csv") def boxplot(data, fig_name): # ...（保持原有代码不变） # 处理异常值（保持原有代码不变） for feature in num_features: # ...（保持原有代码逻辑） # 保存修正后的图像 boxplot(data, 'ml-vis6.pdf') ``` --- ### 关键解释 1. **后端（Backend）作用** Matplotlib通过后端处理图像渲染。PyCharm的默认交互式后端`module://backend_interagg`可能与某些Matplotlib版本冲突。 2. **为什么选择`TkAgg`或`Agg`** - `TkAgg`：基于Tkinter的交互式后端，兼容性较好。 - `Agg`：非交互式后端，适合直接生成图像文件。 3. **异常值处理逻辑** 你的代码通过IQR方法将超出1.5倍四分位距的值替换为临界值，属于稳健的数据清洗方法。 --- 通过上述调整，代码应能正常运行并生成箱线图。如果问题仍然存在，请检查PyCharm的更新或尝试在终端中运行脚本（绕过IDE的集成环境）。