plt.plot 报错

时间: 2023-10-29 17:53:46 浏览: 109
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Matplotlib添加图例时解决报错：No handles with labels found to put in legend.

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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打印某一列数据,直接data[‘some_columns’].plot(),会自动将时间作为横坐标 (2) pycharts方式 from pyecharts import Bar bar = Bar(数据分析) labels = data.columns.tolist() for la in labels:
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Matplotlib中%matplotlib inline如何使用

plt.plot(x, y) plt.xlabel('横坐标') plt.ylabel('纵坐标') 在这个例子中，%matplotlib inline确保了plot函数生成的图像会直接显示在代码块的下方，而不是新开一个窗口。如果你尝试在不支持魔法函数的环境...

#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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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。