python安装包中的一些问题(三):加载 matplotlib 的过程中,调用了 Pillow(PIL 库)时发生了错误
报错:
runfile('/Volumes/Expansion/Stuttgart/code_run/glacier_map_hugonnet/test_image_cut.py', wdir='/Volumes/Expansion/Stuttgart/code_run/glacier_map_hugonnet') Traceback (most recent call last): File /opt/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/spyder_kernels/py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File /Volumes/Expansion/Stuttgart/code_run/glacier_map_hugonnet/test_image_cut.py:14 import matplotlib.pyplot as plt File /opt/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/matplotlib/__init__.py:161 from . import _api, _version, cbook, _docstring, rcsetup File /opt/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/matplotlib/rcsetup.py:27 from matplotlib.colors import Colormap, is_color_like File /opt/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/matplotlib/colors.py:52 from PIL import Image File /opt/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/PIL/Image.py:84 from . import _imaging as core
咨询chatgpt,有以下解决方案:
这个报错显示在加载 matplotlib 的过程中,调用了 Pillow(PIL 库)时发生了错误,而问题的根源与之前提到的缺失动态库 libtiff 类似。
解决方法
以下步骤可以帮助你解决问题:
方法 1:确保安装必要依赖
Pillow 依赖多个动态库,包括 libjpeg, libpng, 和 libtiff 等。可以通过 Anaconda 安装这些依赖:
-
安装
libtiff和pillow:conda install -c conda-forge pillow libtiff -
检查
Pillow是否工作正常:from PIL import Image print(Image.__version__)如果没有报错,说明问题解决。
方法 2:重装 matplotlib 和 Pillow
如果依赖未正确安装,重新安装相关库:
- 卸载并重装
matplotlib和Pillow:pip uninstall matplotlib pillow pip install matplotlib pillow - 如果使用 Conda 环境,执行:
conda install -c conda-forge matplotlib pillow
方法 3:检查环境冲突
多个 Python 环境共存可能导致动态库冲突,尤其是 matplotlib 或 Pillow 引用了错误的库。
步骤
-
确认当前 Python 环境路径:
which python输出路径应在你的 Conda 环境或虚拟环境中。
-
检查
Pillow的安装路径:import PIL print(PIL.__file__)输出的路径应在你的 Conda 或虚拟环境中。
-
如果路径不一致,清理环境:
- 删除问题库:
pip uninstall pillow conda uninstall pillow - 重新安装:
conda install -c conda-forge pillow
- 删除问题库:
方法 4:手动安装动态库(macOS)
使用 Homebrew 安装缺失的动态库:
- 安装
libjpeg,libtiff, 和其他依赖:brew install libjpeg libtiff libpng - 验证路径是否正确:
brew info libtiff - 确保环境变量中包含动态库路径:
export DYLD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH"
结果均没有用,结果重装anaconda有效。估计是不同时间安装的包存在冲突,因此安装虚拟环境是必要且有效的。
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