运行代码时遇到： no module named matplotlib
首先检查pip list
pip里面存在 matplotlib 若没有就下载 pip install matplotlib
其次进入Anaconda Prompt 环境检查了conda list
也存在matplotlib 同样 若没有就下载 conda install matplotlib
pip conda 两者都存在matplotlib ，为啥还报错？？？？
然后就一直搜解决办法，直到看到一句话：
虽然conda里和pip里都已安装了matplotlib，但很有可能TensorFlow里没有安装，
一语惊醒。。。
然后打开Anaconda Prompt
activate tensorflow
进入TensorFlow环境，检查了下conda list 的确没有
然后就在当前tensorflow环境下准备下载，
conda install matplotlib
然后出现一堆看不懂的吊错误，以为是镜像问题，换了镜像也不行
最后，
仍在此环境下 通过pip install matplotlib 下载好了
重新跑代码，完美运行！md 太™爽了
总结反思：
不明白conda pip tensorflow三者的关系，以为前两者里面存在的库，调用TensorFlow时就可以用，其实不然。
总结三者关系：
Anaconda
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
Conda
Conda是一个包管理器；Conda是跨平台的包和环境管理器，可以安装和管理来自Anaconda repository以 Anaconda Cloud的conda包。 Conda包是二进制文件，徐需要使用编译器来安装它们。另外，conda包不仅限于Python软件。它们还可能包含C或C ++库，R包或任何其他软件。
conda anaconda区别
这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
包管理器是自动化软件安装，更新，卸载的一种工具。Conda，有命令”conda install”, “conda update”, “conda remove”, 所以很明显， conda是包管理器。
conda和Anaconda名字相似，但没有必然关系， 你可以不安装Anaconda的同时， 使用conda安装和管理软件。
Conda是一个通用的包管理器，当初设计来管理任何语言的包。所以用来管理python包当然也是绰绰有余。
Pip
Pip是Python Packaging Authority推荐的用于从Python Package Index安装包的工具（独有的，有局限性和专享性）。 Pip安装打包为wheels或源代码分发的Python软件。后者可能要求系统安装兼容的编译器和库。
pip可以允许你在任何环境中安装python包，而conda允许你在conda环境中安装任何语言包（包括c语言或者python）。
补充：
“打个不恰当的比喻，python是一条章鱼，tensorflow就是其中的一种触手。但是章鱼不止tensorflow这一条触手，还有类似于numpy，pandas等等很多条触手。每条触手可以实现一类功能，章鱼要完成一个具体的任务，比如吃饭（假设像人一样吃饭），就需要专门拿馒头的触手去拿馒头，专门拿筷子的触手去拿筷子夹菜，这样通过多条手的配合，共同实现一个具体的任务。”
点睛之笔：
Python是章鱼头，Tensorflow、numpy、pandas是一条条章鱼足，里面的一个个功能是章鱼足上的一个个吸盘；
为什么要安装Anaconda而不是直接从cmd调用Python
我们为什么要安装Anaconda，我直接在电脑里面下载Python然后再安装各个包来使用，不好吗？
想象我们现在有一个房子，里面有书房、卧室、卫生间、客厅、厨房，不同的房间满足我们吃、喝、拉、撒、睡的不同需求，如果把python\tensorflow直接在电脑安装就相当于我把房间的墙都打掉，吃喝拉撒睡都在一个空间里，是这个意思不？可以吗？可以，但没必要。你上厕所时需要菜刀案板吗，你做饭时需要马桶吗？
所以，我们需要Anaconda帮我们把房间打好隔断，然后我们再在书房装上TensorFlow来进行我们的任务。
Anaconda提供了我们环境管理的功能，如建立吃饭的环境、建立学习的环境、建立睡觉的环境等。
