def select_plot(): plot_options = { '1': Classic_fig, '2': MassFlowReport_fig, '3': Temperature_fig, '4': Pressure_food_fig } while True: print("Please select (Input 1-4,q for exit):") for option, fig in plot_options.items(): print(f"{option}. {fig}") selection = input().lower() if selection == 'q': break elif selection in plot_options: fig = plot_options[selection] fig.show() else: print("Invalid option, please re-enter") 以上代码报错Traceback (most recent call last): File "smart_cfd_curve.py", line 107, in <module> select_plot() File "smart_cfd_curve.py", line 87, in select_plot '1': Classic_fig, NameError: name 'Classic_fig' is not defined 请修改代码
时间: 2024-02-14 20:09:34 浏览: 23
根据代码提示,Classic_fig未定义,所以我们需要先定义Classic_fig,或者将其从plot_options中删除。下面是两种修改方案:
方案一:定义Classic_fig
可以先定义Classic_fig,例如:
```python
Classic_fig = plt.figure()
# 添加Classic_fig的子图等操作
```
然后再将Classic_fig添加到plot_options中,如下所示:
```python
plot_options = {
'1': Classic_fig,
'2': MassFlowReport_fig,
'3': Temperature_fig,
'4': Pressure_food_fig
}
```
方案二:删除Classic_fig
如果不需要Classic_fig,可以将其从plot_options中删除,如下所示:
```python
plot_options = {
'2': MassFlowReport_fig,
'3': Temperature_fig,
'4': Pressure_food_fig
}
```
这样就可以避免Classic_fig未定义的错误了。
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def select_plot(): plot_options = { '1': abc_fig, '2': cat_fig, '3': dog_fig, '4': fish_food_fig } while True: print("Please select(Input 1-4, q for exit):") for option, fig in plot_options.items():想输出序号和 abc_fig。写出python代码
您可以使用 f-string 格式化字符串的语法,将选项的序号和 `abc_fig` 的值输出。例如:
```python
for option, fig in plot_options.items():
print(f"{option}. {fig}")
```
在这个例子中,`{option}` 和 `{fig}` 都是占位符,将分别被 `option` 和 `fig` 的值所替换。因此,这个语句将输出形如 `"1. <Figure object at 0x7f47d8c7f390>"` 的字符串,其中 `1` 是键的编号,`<Figure object at 0x7f47d8c7f390>` 是对应的值。
fig = shap.force_plot(...)
这行代码中的 `shap.force_plot()` 是用来生成 SHAP 图像的函数,其中 `...` 表示您需要填写其它参数。具体而言,`shap.force_plot()` 函数的第一个参数是模型的期望输出(expected value),第二个参数是模型对于每个样本的 SHAP 值。这两个参数可以通过 SHAP 解释器(`explainer`)的 `expected_value` 和 `shap_values` 属性获得。
例如,可以使用以下代码生成一个 SHAP 图像:
```
import shap
# 创建 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(model)
# 计算 SHAP 值
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 生成 SHAP 图像
fig = shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X_test.iloc[0,:])
```
这样,`fig` 变量中就存储了生成的 SHAP 图像。您可以使用 `matplotlib` 或者 `Pillow` 等库将其保存到文件中。例如,可以使用以下代码将 SHAP 图像保存为 PNG 文件:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("shap_plot.png")
```