Linux GCP终端运行py脚本时plt.show()无法显示图表如何解决

GCP 提供的默认 Linux 实例不带图形桌面环境，Matplotlib 默认加载依赖 GUI 窗口的渲染后端，执行plt.show()时无法调用图形接口弹出窗口，根据你的使用场景选择对应配置即可：

如果不需要实时弹窗交互，仅需获取绘制好的图表，直接指定无GUI的Agg后端，将图表导出为本地图片文件即可，后续所有绘图代码都可以沿用这个配置，兼容性最好。

• 第一步：在导入matplotlib.pyplot之前，先指定Agg后端
• 第二步：将原代码的plt.show()替换为文件保存接口，指定图片输出路径

修改后的代码参考：

import matplotlib
# 提前指定无GUI后端，必须放在pyplot导入之前
matplotlib.use('Agg')
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

def moving_average(d, extra_periods=1, n=3):
    #historical period length
    cols = len(d)
    
    #append null values to account for future forecast
    d = np.append(d, [np.nan]*extra_periods)
    # define a forecast array
    f = np.full(cols+extra_periods, np.nan)
    
    #create all the t+1 forecast until end of historical period
    for t in range(n, cols):
        f[t] = np.mean(d[t-n:t])
        
    #forecast all the extra periods
    f[t+1:]=np.mean(d[t-n+1:t+1])
    
    #return dataframe
    df = pd.DataFrame.from_dict({'Demand':d, 'Forecast':f, 'Error':d-f})
    
    return df

d = [28,19,18,13,19,16,19,18,13,16,16,11,18,15,13,15,13,11,13,10,12]
df = moving_average(d, extra_periods=4,n=3)

df[['Demand','Forecast']].plot()
# 保存图片到当前脚本目录，dpi控制清晰度，bbox_inches防止边缘标签被截断
plt.savefig('./demand_forecast.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

运行脚本后会在当前目录生成demand_forecast.png文件，将文件下载到本地设备即可查看。

如果需要运行脚本时直接弹出可交互的图窗，通过X11转发将服务器端的图形界面映射到本地桌面即可：

• 本地设备前置配置：Windows系统安装并启动VcXsrv/Xming；macOS系统安装并启动XQuartz；本地Linux系统无需额外配置，默认自带X服务
• SSH连接GCP实例时添加X11转发参数：gcloud compute ssh 你的实例名称 -- -X
• 实例内安装GUI依赖（以Debian/Ubuntu系统为例）：

  sudo apt update && sudo apt install python3-tk tk-dev -y
  pip install --upgrade matplotlib
  

• 连接后执行echo $DISPLAY确认输出不为空，如果为空则手动执行export DISPLAY=localhost:10.0，再直接运行原脚本，图窗会自动转发到本地桌面显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jordan