C++绘图库matplotlibcpp在Visual Studio中的配置方法

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  本文介绍在Visual Studio软件中配置、编译C++ 环境下matplotlibcpp库的详细方法。

  matplotlibcpp库是一个C++ 环境下的绘图工具，其通过调用Python接口，实现在C++ 代码中通过matplotlib库的命令绘制各类图像。由于其需要调用Python接口，因此在配置matplotlibcpp库时有些较为麻烦的操作。本文就将matplotlibcpp库的具体配置方法进行详细介绍。

1 Git配置

  Git是一个分布式开源版本控制系统，在后期我们需要基于其完成vcpkg包管理器的下载与安装，因此需要首先完成Git的配置；具体方法大家可以参考分布式版本控制系统Git的下载、安装与使用其复制GitHub项目代码的方法（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/127412101%EF%BC%89%E8%BF%99%E7%AF%87%E6%96%87%E7%AB%A0%E3%80%82

2 vcpkg配置

  vcpkg是一个开源的C++ 包管理器，在后期我们需要基于其完成matplotlibcpp库的下载与安装，因此需要首先完成vcpkg的配置。

  首先，选定一个路径作为vcpkg的保存路径；随后，在这一文件夹下，按下Shift按钮并同时右击鼠标，选择“在此处打开Powershell窗口”。

  随后，将弹出如下所示的窗口。

  接下来，在其中输入如下的代码，并运行。

git clone https://github.com/microsoft/vcpkg

  具体如下图所示。

  稍等片刻，出现如下所示的界面，说明vcpkg安装完毕。

  随后，输入如下代码，进入vcpkg保存路径。

cd vcpkg

  再输入如下代码，激活vcpkg环境。

.\bootstrap-vcpkg.bat

  具体如下图所示。

  运行完毕后，将得到如下所示的结果。

  接下来，再输入如下所示的代码，将vcpkg与我们的Visual Studio软件相连接。

.\vcpkg integrate install

  具体如下图所示。

  代码运行完毕后，如下图所示。

3 matplotlibcpp配置

  接下来，我们即可开始进行matplotlibcpp库的配置。

3.1 matplotlibcpp安装

  首先，依然在刚刚的界面中，输入如下代码，安装matplotlibcpp库。

.\vcpkg install matplotlib-cpp

  代码运行结束后，得到如下所示的结果。

  随后，输入如下所示的代码，安装64位的matplotlibcpp库。

 .\vcpkg install matplotlib-cpp:x64-windows

  运行代码后，得到如下所示的结果。

3.2 matplotlibcpp配置

  首先，在刚刚配置的vcpkg的保存路径中，通过以下路径，找到matplotlibcpp.h文件，并将其打开。

  随后，在其#include部分的最下方，添加如下代码。

#include <string>

  具体如下图所示。

  同时，在该文件340行左右，将template开头的两行注释掉，如下图所示。

4 Python配置

  由于matplotlibcpp库是通过调用Python接口，实现在C++ 代码中通过matplotlib库的命令绘制各类图像，因此配置matplotlibcpp库时还需要保证电脑中拥有Python环境。而这里的Python环境也有一个具体的要求——需要具有Debug版本的Python。

  因此，可以分为3种情况：第一种情况，是大家电脑中之前没有安装过任何Python环境；第二种情况，是大家之前有通过Anaconda下载Python环境；第三种情况，则是大家之前有通过Python官方下载Python环境。针对这三种情况该具体如何配置，我们也会在接下来的文章中具体提及。

  首先，对于第二种情况，也就是之前有通过Anaconda下载Python环境的情况，大家从这里开始看就好。首先，需要看一下Anaconda中Python的版本；如下图所示，我这里就是在Anaconda中有3.9.12版本的Python。

  其次，对于第一种情况，也就是之前没有安装过任何Python环境的情况，大家从这里开始看就好。我们在Python的官方下载地址（https://www.python.org/downloads/%EF%BC%89%E4%B8%AD%EF%BC%8C%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%9A%84**Python**%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%8D%B3%E5%8F%AF%EF%BC%88%E5%A6%82%E6%9E%9C%E6%98%AF%E4%B9%8B%E5%89%8D%E6%9C%89%E9%80%9A%E8%BF%87**Anaconda**%E4%B8%8B%E8%BD%BD**Python**%E7%8E%AF%E5%A2%83%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5%EF%BC%8C%E5%A4%A7%E5%AE%B6%E8%BF%99%E9%87%8C%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E5%92%8C%E8%87%AA%E5%B7%B1**Anaconda**%E4%B8%AD**Python**%E7%89%88%E6%9C%AC%E4%B8%8D%E4%B8%80%E6%A0%B7%E7%9A%84%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%8D%B3%E5%8F%AF%E3%80%82

  随后，双击打开刚刚下载好的安装包。对于第三种情况，即大家之前有通过Python官方下载Python环境的情况，那么直接找到当初的安装包，然后进行如下的操作即可。

  首先，选择“Customize installation”选项。

  接下来的页面，选择默认的配置即可。

  随后的页面，选中第一个方框中所包含的勾选项，并在其下方配置自定义安装路径；这个路径建议大家自己修改一下，同时记下来这个路径，之后会经常用到。

  随后，依据文章Windows 10 用户变量、系统变量等环境变量新建、编辑修改与删除方法（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/115319801%EF%BC%89%E6%8F%90%E5%88%B0%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%8C%E9%A6%96%E5%85%88%E5%B0%86%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E8%B7%AF%E5%BE%84%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E5%88%B0**%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%8F%98%E9%87%8F**%E4%B8%AD%E7%9A%84**%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%8F%98%E9%87%8F**%E7%9A%84%60Path%60%E4%B8%AD%E3%80%82%E5%85%B7%E4%BD%93%E8%BF%99%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E8%B7%AF%E5%BE%84%E7%9A%84%E5%89%8D%E7%BC%80%EF%BC%8C%E5%92%8C%E5%A4%A7%E5%AE%B6%E5%89%8D%E9%9D%A2%E6%89%80%E9%80%89%E7%9A%84**Python**%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%B7%AF%E5%BE%84%E6%9C%89%E5%85%B3%E3%80%82

  接下来，将这两个路径同样在环境变量的系统变量的Path中添加一下；此外，还要注意，如果大家的环境变量中，有原本的Python路径，大家最好将原本的路径放在我们新建的变量的下方，如下图所示。

  此外，还需要在系统变量中，添加如下所示的两个内容；其中，“变量”一栏依次填写PYTHONHOME与PYTHONPATH，“值”一栏就是刚刚我们的Python安装路径。

  随后，我们在计算机中进入Python环境，就默认进入我们刚刚配置的、新的Python环境；之后如果我们需要正常使用Python了，可以用我们这次配置的新的Python；也可以将刚刚配置的PYTHONHOME与PYTHONPATH两个系统变量删除，并将原有Python所对应的环境变量提前到刚刚配置好的Python的环境变量之前，从而使用我们原先版本的Python。

  接下来，我们需要对新创建的Python进行matplotlib库与numpy库的安装。这里就使用Python最传统的pip安装方法即可，首先输入如下的代码。

pip install -U matplotlib

  出现如下所示的界面即说明matplotlib库已经安装完毕。

  随后，输入如下所示的代码。

pip install numpy scipy matplotlib

  即可完成numpy库的安装。

5 解决方案配置

  接下来，我们创建或打开需要调用matplotlibcpp库的解决方案。

  首先，将前述Python安装路径下的以下两个.dll文件复制（具体文件名称与Python版本有关）。

  并将其复制到解决方案的文件夹下。

  随后，依据文章Visual Studio软件调用已经配置、编译好的C++第三方库的方法（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/127171298%EF%BC%89%E4%B8%AD%E6%8F%90%E5%88%B0%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%8C%E5%88%86%E5%88%AB%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E9%85%8D%E7%BD%AE%E3%80%82

  首先，在“附加包含目录”中，将Python和numpy库的include文件夹放入其中。

  其次，在“附加库目录”中，将Python安装路径下libs文件夹的路径放入其中。

  再次，在“附加依赖项”中，将Python安装路径下libs文件夹中如下所示的4个.lib文件放入其中。

  随后，对于需要调用matplotlibcpp库的程序，需要添加以下代码。

#include "matplotlibcpp.h"
namespace plt = matplotlibcpp;

  具体如下图所示。

  随后，即可开始运行代码。这里提供一个最简单的matplotlibcpp库调用代码。

#include "matplotlibcpp.h"

namespace plt = matplotlibcpp;

int main() {
    plt::plot({ 1, 2, 3, 4 });
    plt::show();
    return 0;
}

  运行代码，出现如下所示的窗口。

  以上，即完成了matplotlibcpp库的配置。

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文章来源： https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/127412900
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