plt.plot 报错

时间: 2023-10-29 07:53:46 浏览: 116
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pltjs:一种编程语言设计原型工具

当运行代码时，plt.plot报错的原因是在代码中使用了不正确的标记符号。在引用中，代码中的标记符号应该使用单引号'或双引号"，而不是中文引号“”。正确的代码应该是：l1, = plt.plot(Ef[0:9], 'x-') l2, = plt.plot(Ef[9:18], '±') plt.legend([l1,l2], ['first', 'second'], loc='upper right')。 这样修改后，plt.plot函数将能够正常运行，并且图片也能够正确显示。引用中解释了为什么需要在l1和l2的赋值语句中使用逗号。plt.plot()函数返回一个行对象的元组，如果没有使用逗号将其赋值给l1和l2，那么它们将成为元组而不是行对象，导致后续对plt.legend()函数的调用失败。 在使用plt.plot函数绘制多条曲线时，需要为每条曲线添加标签，并使用plt.legend()函数来显示这些标签。正确的代码示例如引用所示。
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#可视化模型 #损失值 plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss ') plt.legend() plt.show()报错name 'history' is not defined

在使用plt.plot()函数之前，你需要先训练模型并保存训练过程中的历史记录。通常，在使用Keras训练模型时，可以使用fit()函数并将其结果存储在history变量中。例如： history = model.fit(x_train, y_...

为什么plt.plot正常，但是fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 4)) 用axs[0].plot就会报错

可能是因为 axs 是一个包含 2 行 2 列的 AxesSubplot 对象数组，需要使用类似于 axs[row_index][col_index].plot 这样的方法访问每个子图。所以，对于第一个子图，你需要使用 axs[0, 0].plot 来绘制。具体的...

plt.text报错 SyntaxError: invalid syntax

plt.text报错SyntaxError: invalid syntax通常...plt.plot(x, y) plt.text(3, 15, 'Example Text', fontsize=12) plt.show() 请注意，上述示例中的代码是正确的，并且不会导致SyntaxError: invalid syntax错误。

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

需要注意的是，代码中plt.spines['top'].set_visible(False)和plt.spines['right'].set_visible(False)这两行代码可能会出现上面提到的报错，您可以将其替换为以下代码实现相同的效果： ax = plt.gca() ax....

plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(train_data[0], train_data[1], label='true') plt.plot(train_data.iloc[n_steps:, 0], model_stacked.predict(np.hstack((model_lstm.predict(train_x.reshape((-1, n_steps, len(top_freqs_idx)))), model_svr.predict(train_x[:, low_freqs_idx])).reshape((-1, 1))), label='pred') plt.xlabel('time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show()以上代码报错，解释原因

plt.plot(train_data.iloc[n_steps:, 0], model_stacked.predict(np.hstack((model_lstm.predict(train_x.reshape((-1, n_steps, len(top_freqs_idx)))), model_svr.predict(train_x[:, low_freqs_idx])).reshape((-...

train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train, label='train') plt.plot(train_predict, label='train predict') plt.plot(y_test, label='test') plt.plot(test_predict, label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

这个错误通常是由于数组形状不兼容而导致的。在您的代码中，似乎您正在尝试将形状为（110，1）的数组与形状为（110，4）的数组进行广播操作，从而导致此错误。 您可以尝试使用 reshape() 方法来重新调整数组的...

根据报错：raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index") ValueError: If using all scalar values, you must pass an index，修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") ...

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show() plt.waitforbuttonpress()报错了

plt.plot(x, y) plt.show(block=True) 或者 import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 导入 Excel 表数据 data = pd.read_excel('路径/文件名.xlsx') # 提取需要的列数据 x = data['x列名'] y = data['y列名'] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("折线图示例") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") # 显示图形 plt.show() 报错：KeyError: '年份'，怎么处理

报错 KeyError: '年份' 意味着在 Excel 表中没有找到名为 '年份' 的列。请确保在 data 中正确指定了 Excel 表中的列名。 你可以检查以下几点以解决这个问题： 1. 确保 '年份' 列名与实际 Excel 表中的列名...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import itertools import numpy as np from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf,plot_acf from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error import seaborn as sns from scipy import stats #导入数据 ChinaBank = pd.read_csv('ChinaBank.csv',index_col = 'Date',parse_dates=['Date']) ChinaBank.head() #提取close列 sub = ChinaBank.loc['2014-01':'2014-06','Close'] print(sub.head()) #绘制时序图 plt.plot(sub) plt.show() #划分训练测试集 train = sub.loc['2014-01':'2014-05'] test = sub.loc['2014-06-01':'2014-06-30'] model = sm.tsa.arima.ARIMA(train,order=(1,1,0))#输入三个参数p d q arima_res=model.fit() arima_res.summary() #模型预测 predict=arima_res.predict('2014-06-01','2014-06-30') plt.plot(test.index,test) plt.plot(test.index,predict) plt.legend(['y_true','y_pred']) plt.show() print(len(predict)) #模型评价 print(mean_absolute_error(test,predict)) #残差分析 res=test-predict residual=list(res) plt.plot(residual) # 查看残差的均值是否在0附近 print(np.mean(residual)) # 残差正态性检验 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(residual,fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res=stats.probplot(residual,plot=plt) plt.show() 为啥预测的时候报错呢

在你的代码中，报错可能与以下几个方面有关： 1. 数据问题：请确保你的数据文件 'ChinaBank.csv' 存在，并且可在指定的路径中找到。还要确保数据文件的格式正确，内容没有缺失或错误。 2. 数据处理问题：在创建...

请修改以下代码输出正确结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def solve_schrodinger(H): eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(H) idx = np.argsort(eigvals) eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:,idx] return eigvals, eigvecs def plot_wavefunction(x, psi): plt.plot(x, np.real(psi)) plt.plot(x, np.imag(psi)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('psi(x)') plt.title('Wavefunction') with plt.style.context(['science', 'ieee']): plt.show() def plot_density(x, rho): plt.plot(x, rho) plt.xlabel('x') plt.ylabel('rho(x)') plt.title('Probability Density') with plt.style.context(['science', 'ieee']): plt.show() L = 10 # Box size N = 1000 # Number of grid points dx = L / N # Grid spacing x = np.linspace(-L/2, L/2, N, endpoint=False) V = np.zeros(N) # Potential energy # Kinetic energy matrix T = np.zeros((N,N)) for i in range(1,N-1): T[i,i-1] = -1/(2*dx**2) T[i,i] = 1/(dx**2) T[i,i+1] = -1/(2*dx**2) # Hamiltonian H = -0.5*T + np.diag(V) # Solve Schrodinger equation eigvals, eigvecs = solve_schrodinger(H) # Plot wavefunction of first excited state psi = eigvecs[:,1] plot_wavefunction(x, psi) # Calculate probability density of first excited state rho = np.abs(psi)**2 plot_density(x, rho)

plt.plot(x, np.real(psi)) plt.plot(x, np.imag(psi)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('psi(x)') plt.title('Wavefunction') plt.show() def plot_density(x, rho): plt.plot(x, rho) plt.xlabel('x') plt....

plt.plot(x, y)为什么会报错

如果 plt.plot(x, y) 报错了，有可能是因为没有导入 matplotlib 库或者导入的 matplotlib 版本不兼容。你可以检查一下是否已经导入了 matplotlib 库，如果没有可以使用以下代码导入： python import ...

plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10]) print(lb_test)检查这段代码的问题

1. 可能需要先导入 Matplotlib 和 Statsmodels 库，否则会报错。 2. 某些变量和数据没有定义或导入，需要确认是否已经准备好了所有需要的变量和数据。 3. 在第一行代码中，test_data.index 和 test_data.values ...

#可视化库 import matplotlib.pyplot as plt #魔法函数，显示图像 %matplotlib inline #查询广州和北京7月份平均气温 Guangzhou_data = data.query('City == "Guangzhou" and 1995 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year').mean() Beijing_data = data.query('City == "Beijing" and 1995 <= Year <= 2019 and Month == 2').groupby(by='Year').mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(10,6)) x = np.array(Guangzhou_data.index) y = np.array(Guangzhou_data['AvgTemperature']) #marker数据点形状 plt.plot(x, y, color="red", label='广州2月份平均气温', marker='o') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('月均气温（℃）') #设置x轴刻度线和标签 plt.xticks(x) y2 = np.array(Beijing_data['AvgTemperature']) plt.plot(x, y2, color="blue", label='北京2月份平均气温', marker='D') plt.legend(loc='lower right') plt.title('1995-2019年广州和北京月份的月均气温变化') plt.show()报错invalid syntax

这段代码可能是在Jupyter Notebook中运行的，其中的 %matplotlib inline 是Jupyter Notebook的一种魔法函数，不是Python代码中的合法语句，所以在运行Python代码时会报错 "invalid syntax"。如果需要在Python代码...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 读取csv文件data = pd.read_csv("data.csv", header=None)# 划分训练集和测试集train_size = int(len(data) * 0.7)train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]# 将时间编号设置为索引train_data.set_index(0, inplace=True)test_data.set_index(0, inplace=True)# 转换为时间序列train_ts = train_data[1]test_ts = test_data[1]# 训练ARIMA模型model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1))model_fit = model.fit()# 预测测试集数据predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0]# 计算rmsermse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions))print('Test RMSE: %.3f' % rmse)# 绘制图像plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(train_ts, label='Train')plt.plot(test_ts, label='Test')plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions')plt.xlabel('Time/h')plt.ylabel('kwh')plt.title('ARIMA Model Predictions')plt.legend()plt.show()以上代码运行报错如下ValueError: 0 is not in range，请修正代码

plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('ARIMA Model Predictions') plt.legend() plt.show() 这样就可以解决报错了。

rom sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, auc lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len_1 = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, (0, max_len_1 - len(y_test_binary))) y_pred = np.pad(y_pred, (0, max_len_1 - len(y_pred))) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()报错ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (400, 412) instead.

这个错误是因为 y_test_binary 和 y_pred 的形状不一致，无法进行 ROC 曲线的绘制。可以尝试将两个数组的形状统一化，比如将 y_pred 变为一维数组，可以使用 y_pred = y_pred.flatten() 或者 y_pred = y_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取csv文件 data = pd.read_csv("77.csv", header=None) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] # 将时间编号设置为索引 train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=True) # 删除原来的索引列 train_data.index.name = None test_data.index.name = None # 转换为时间序列 train_ts = train_data[1] test_ts = test_data[1] # 训练ARIMA模型 model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) model_fit = model.fit() # 预测测试集数据 predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(train_ts, label='Train') plt.plot(test_ts, label='Test') plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') plt.xlabel('Time(h)') plt.ylabel('kwh') plt.title('ARIMA Model Predictions') plt.legend() plt.show()以上代码报错如下，请解释并给出修改后的代码KeyError: 0

这个 KeyError 报错是因为你在设置索引的时候使用了一个不存在的列名 0 ，因此需要修改代码中的索引设置。可以将以下两行代码： python train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。