After upgrading lots of packages (Spyder 3 to 4, Keras and Tensorflow and lots of their dependencies), I had the same problem today! I cannot figure out what happened; but the (conda-based) virtual environment that kept using Spyder 3 did not have the problem. Although installing tkinter or changing the backend, via matplotlib.use('TkAgg) as shown above, or this nice post on how to change the backend, might well resolve the problem, I don't see these as rigid solutions. For me, uninstalling matplotlib and reinstalling it was magic and the problem was solved.

pip uninstall matplotlib

．.． 然后,安装

pip install matplotlib

综上所述，这可能是一个包管理问题，顺便说一句，只要可行，我就同时使用conda和pip。

issue = "用户警告:Matplotlib目前正在使用agg，这是非gui后端，所以不能显示图形。"

这对我很有效

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.use('Qt5Agg')

尝试导入tkinter，因为pycharm已经为您安装了tkinter，我查看了为Python安装tkinter

你可以试试:

import tkinter
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.use('TkAgg')
plt.plot([1,2,3],[5,7,4])
plt.show()

作为一种tkinter安装方式

我已经试过你的方法了，在我的电脑上运行似乎没有错误，它成功地显示了这个图形。可能是因为pycharm有tkinter作为系统包，所以你不需要安装它。但是如果你在里面找不到tkinter，你可以去Tkdocs看看tkinter的安装方法，正如它提到的，tkinter是python的核心包。

另一个选择是安装Anaconda。这是一个有用的软件，你可以创建许多环境，并且已经安装了许多用于数据科学和机器学习的库。

——编辑

这里有一些步骤可以帮助我解决你同样的问题:

第一步:在官方页面Anaconda下载。exe，使用个人版，因为它是免费的Anaconda个人版 步骤2:一旦你安装了程序，打开到env部分

在本节中，您可以根据自己的喜好创建多个env，例如，我有两个env，一个用于我的主基础(根)，一个用于python的最后一个版本。

步骤3:在本节中创建py env, Anaconda将自动安装开发人员使用的主要库，降低代码出错的风险。 额外的考虑:正如你在下面的快照中看到的，你可以很容易地看到你在conda中安装了哪些库。我得到了你同样的错误，因为我错过了3个libs中的一个

希望是有用的和清楚的理解! 自保”

万一这能帮到谁呢。

Python版本:3.7.7 平台:Ubuntu 18.04.4 LTS

这是默认的python 3.6.9版本，但是我已经在上面安装了我自己的3.7.7版本的python(安装从源代码构建它)

即使帮助('module')在列表中显示Tkinter, Tkinter也没有工作。

下面的步骤对我很有效:

Sudo apt-get install tk-dev。

重新构建python: 1. 导航到你的python文件夹并运行检查:

cd Python-3.7.7
sudo ./configure --enable-optimizations

使用make命令构建: Sudo make -j 8——这里8是处理器的数量，使用nproc命令检查你的。 安装使用: Sudo做altinstall

不要使用sudo make install，它会覆盖默认的3.6.9版本，以后可能会很乱。

现在查看tkinter Python3.7 -m tkinter

一个窗口框将弹出，你的tkinter已经准备好了。

这个问题的解决方法是: 确保把这条线放好

%matplotlib inline

在代码头部

像这样

# In an IPython notebook¶
# This magic just sets up matplotlib's interactive mode
%matplotlib inline
# So you have to explicitely import the module into the namespace
import matplotlib.pyplot as pl
import numpy as np
# Create the figure object
fig = pl.figure(figsize=(12, 8))
x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
pl.plot(x, y)

%matplotlib inline turns on “inline plotting”, where plot graphics will appear in your notebook. This has important implications for interactivity: for inline plotting, commands in cells below the cell that outputs a plot will not affect the plot. For example, changing the color map is not possible from cells below the cell that creates a plot. However, for other backends, such as qt4, that open a separate window, cells below those that create the plot will change the plot - it is a live object in memory. If you are not using matplotlib in interactive mode at all, figures will only appear if you invoke

有关%matplotlib内联的更多信息，请参阅此链接