Python Pycharm和matplotlib仅在调试模式下工作

我在Pycharm 2017.3.3社区版中遇到了一个奇怪的问题。我正在做一个循环，应该在每个迭代中显示不同的图形。当我运行代码时，只显示第一个图，程序就卡住了。如果我在没有断点的调试模式下运行代码，也会发生同样的情况。但是，如果我设置了一个断点，并在程序到达断点时继续恢复程序，则会显示所有图形，并且程序会成功完成执行。我还想澄清一下，我以前使用的代码中的数字较少，结果很好

代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.externals import joblib

feat_file = 'C:\\Users\\DianaCarolina\\Google Drive\\Maestría\\datos\\indices_Diana\\all_type.xlsx'
sites = {"Bosque":['5256', '5260'], "Rastrojo": ['5253', '5255'], "Pastizal": ['5257', '7125']}
model=joblib.load("C:\\Users\\DianaCarolina\\Google Drive\\Maestría\\datos\\indices_Diana\\ecotyhmm13_3.pkl")
nclasses = 13
for comp in range(nclasses):
    histData = []
    types = []
    col = []
    for type in sites:
        df = pd.read_excel(feat_file, sheet_name=type, index_col=0)
        mdata=df.loc[df.iloc[:, 20] == comp, "Mes"]
        types.append(type)
        histData.append(mdata)

        if len(col) < 3:
            if type == "Bosque" and "green" not in col:
                col.append("green")
            elif type == "Rastrojo" and "orange" not in col:
                col.append("orange")
            elif type == "Pastizal" and "yellow" not in col:
                col.append("yellow")

    mclass = np.sum(np.array([model.gmms_[comp].weights_]).T * model.gmms_[comp].means_, 0)

    plt.figure()

    if not histData[0].empty or not histData[1].empty or not histData[2].empty:
        plt.subplot(2, 1, 1)
        n, bins, patches = plt.hist(histData, np.arange(0.5,13, 1), stacked=True, label= types, color = col, rwidth=0.8)
        plt.legend()
        plt.xticks(range(1,13), ("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", \
                                      "Septiembre", "Octubre", "Noviembre", "Diciembre"))
        plt.title("Clase "+str(comp+1)+" de "+str(nclasses))

        plt.subplot(2, 1, 2)

    plt.stem(mclass)
    plt.xticks(range(14), list(df.loc[:, "M":"Salida2_4"]))
    plt.title("Medias de características para la clase")
    plt.show()

导入matplotlib.pyplot作为plt
作为pd进口熊猫
将numpy作为np导入
从sklearn.externals导入作业库
feat_file='C:\\Users\\DianaCarolina\\Google Drive\\maestria\\datos\\index\u Diana\\all\u type.xlsx'
地点={“Bosque”：['5256'，'5260']，“Rastrojo”：['5253'，'5255']，“Pastizal”：['5257'，'7125']}
model=joblib.load（“C:\\Users\\DianaCarolina\\Google Drive\\maestria\\datos\\index\u Diana\\ecotyhmm13\u 3.pkl”）
nclasses=13
对于范围内的comp（nclasses）：
histData=[]
类型=[]
col=[]
对于输入站点：
df=pd.read\u excel（专长文件，工作表名称=type，索引列=0）
mdata=df.loc[df.iloc[：，20]==comp，“Mes”]
类型。追加（类型）
histData.append（mdata）
如果len（col）<3：
如果类型==“Bosque”和“green”不在列中：
列附加（“绿色”）
elif类型==“Rastrojo”和“orange”不在列中：
col.append（“橙色”）
elif类型==“Pastizal”和“黄色”不在列中：
col.append（“黄色”）
mclass=np.sum（np.array（[model.gmms_[comp].weights_]）.T*model.gmms_[comp].表示0）
plt.图（）
如果不是histData[0]。则为空或不是histData[1]。为空或不是histData[2]。为空：
plt.子地块（2,1,1）
n、 箱子，补丁=plt.hist（histData，np.arange（0.5,13,1），堆叠=真，标签=类型，颜色=颜色，宽度=0.8）
plt.legend（）
plt.xticks（范围（1,13），（“Enero”、“Febrero”、“Marzo”、“Abril”、“Mayo”、“Junio”、“Julio”、“Agosto”\
“七分音符”、“八分音符”、“新音符”、“双音符”））
产品名称（“Clase”+str（comp+1）+“de”+str（nclasses））
plt.子地块（2,1,2）
plt.阀杆（mclass）
plt.xticks（范围（14），列表（df.loc[：，“M:”Salida2_4“]））
plt.title（“克拉斯河沿岸的卡拉茨河媒体”）
plt.show（）

plt.show（）

通常只应在代码末尾调用一次。这将显示已创建的所有图形，并将阻止其后任何代码的执行

例如

这将仅在关闭第一个图形后显示第二个图形

---

最简单的解决方案是取消缩进你的

plt.show（）

，这样一旦创建了所有的数字，它们都会显示出来。

为了帮助你，我们需要你的循环语句显示多少次？@FrankAK它应该显示13个数字。你能把你的屏幕截图放在这里吗？如果你的代码很长，把它删减到a，因为这是得到好答案的最好方法

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(2):
    plt.figure()
    plt.plot([1,2,3])

    plt.show()