plot2() { const limit2 = this.tableData.length; let y0 = []; let x0 = []; for (let i = 0; i <= limit2 - 1; i++) { y0.push(parseFloat(this.tableData[i].flux)); x0.push(parseFloat(this.tableData[i].date)); } console.log(y0) console.log(x0) let z1 = []; for (let i = 0; i < x.length; i++) {z1.push([x0[i],y0[i]]);} const myChart2 = echarts.init(document.getElementById('chart2')); const option2 = { title: { text: '涌水量-时间' }, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross' } }, yAxis: { type: 'value', name: '涌水量' }, xAxis: { type: 'time', // 自定义时间格式 axisLabel: { formatter: function (value) { return echarts.format.formatTime('yyyy-MM-dd', value); } }, name: '时间' }, series: [{ data: z1, type: 'line', name: '涌水量', yAxisIndex: 0 }, ] } myChart2.setOption(option2) },这段代码的日期无法正常显示

时间: 2024-01-12 12:02:43 浏览: 29
这段代码中,x变量和z1数组的长度不一致,应该改为x0数组。另外,xAxis的type应该为category,而不是time。正确的代码如下: ``` plot2() { const limit2 = this.tableData.length; let y0 = []; let x0 = []; for (let i = 0; i <= limit2 - 1; i++) { y0.push(parseFloat(this.tableData[i].flux)); x0.push(this.tableData[i].date); } console.log(y0); console.log(x0); let z1 = []; for (let i = 0; i < x0.length; i++) { z1.push([x0[i], y0[i]]); } const myChart2 = echarts.init(document.getElementById('chart2')); const option2 = { title: { text: '涌水量-时间' }, tooltip: { trigger: 'axis', axisPointer: { type: 'cross' } }, yAxis: { type: 'value', name: '涌水量' }, xAxis: { type: 'category', data: x0, name: '时间' }, series: [{ data: z1, type: 'line', name: '涌水量', yAxisIndex: 0 }] }; myChart2.setOption(option2); } ```

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下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

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