D:\Anaconda\envs\wave\python.exe C:\wavepredict\pythonProject3\m.py Traceback (most recent call last): File "C:\wavepredict\pythonProject3\m.py", line 45, in <module> plt.show() File "D:\Anaconda\envs\wave\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 614, in show return _get_backend_mod().show(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pycharm\PyCharm 2023.3.6\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 41, in __call__ manager.show(**kwargs) File "D:\pycharm\PyCharm 2023.3.6\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 144, in show self.canvas.show() File "D:\pycharm\PyCharm 2023.3.6\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'? 进程已结束，退出代码为 1

从错误信息来看，问题出现在Matplotlib的显示过程中，具体是在尝试调用`FigureCanvasInterAgg`对象的`tostring_rgb`方法时发生了错误。这可能是由于使用的后端与当前环境不兼容导致的。 ### 解决方案 #### 方法1：更改Matplotlib后端 可以在脚本的最开始设置Matplotlib使用不同的后端，例如`TkAgg`或`Qt5Agg`。这样可以避免与PyCharm内置后端的冲突。 在代码的第一行加入以下内容： ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 或者 'Qt5Agg' import matplotlib.pyplot as plt ``` 完整代码如下： ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 更改Matplotlib后端 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def initial_condition(x): # 定义初值条件 return np.piecewise(x, [x < -0.25, (-0.25 <= x) & (x < 0), (0 <= x) & (x <= 0.25)], [-1, lambda x: -1, lambda x: 25 * x]) def maccormack_scheme(M, c, T_final): # 参数设置 x = np.linspace(-0.5, 0.5, M + 1) dx = x[1] - x[0] dt = c * dx # 初始化u数组 u = initial_condition(x) # 时间循环直到达到T_final t = 0 while t < T_final: # 预测步 u_predictor = u.copy() for i in range(1, M): u_predictor[i] = u[i] - c * (u[(i + 1) % M] - u[i]) # 校正步 for i in range(1, M): u[i] = 0.5 * (u[i] + u_predictor[i] - c * (u_predictor[i] - u_predictor[(i - 1) % M])) t += dt return x[:-1], u[:-1] # 不同c值下的计算结果 for c in [0.1, 0.5, 1.0]: fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for t_final in [0.1, 1.0, 10.0]: x, u = maccormack_scheme(100, c, t_final) ax.plot(x, u, label=f't={t_final}') ax.set_title(f'MacCormack scheme with c={c}') ax.legend() plt.show() ``` #### 方法2：使用非交互式后端（适用于批量生成图像） 如果只是为了生成图片而不是实时查看，可以使用非交互式的后端如`Agg`。这种方式不会弹出窗口显示图像，而是将图像保存为文件。 修改代码如下： ```python import matplotlib matplotlib.use('Agg') # 使用非交互式后端 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 其他代码保持不变... # 不同c值下的计算结果 for c in [0.1, 0.5, 1.0]: fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) for t_final in [0.1, 1.0, 10.0]: x, u = maccormack_scheme(100, c, t_final) ax.plot(x, u, label=f't={t_final}') ax.set_title(f'MacCormack scheme with c={c}') ax.legend() fig.savefig(f'MacCormack_c_{c}.png') # 保存图像 plt.close('all') # 关闭所有图像 ``` 这两种方法都能有效解决你遇到的问题。如果你只是想快速查看结果，推荐使用方法1；如果你需要批量生成图片而不打开窗口，则推荐使用方法2。