NameError: name 'y' is not defined

抱歉，这是因为代码中没有定义变量y，需要在代码中定义y的取值范围。下面是更新后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x和y的取值范围
x = np.arange(-50, 50, 0.1)
y = np.arange(-50, 50, 0.1)

# 计算出y1和y2的值
y1 = -x + 2 * (0.5 * x + 0.5 * y + 45) - 90
y2 = -4 * x - 10 * (0.5 * x + 0.5 * y + 45) + 490

# 绘制直线
plt.plot(x, y1, label='Line 1')
plt.plot(x, y2, label='Line 2')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Two Lines')

# 显示图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

运行更新后的代码，即可得到绘制出的两条直线图像。

相关问题

NameError: name 'AIFI' is not defined

NameError: name 'AIFI' is not defined 是Python中的一个错误提示，表示使用了一个未定义的变量或函数名。这通常是由于以下几种情况引起的：

1. 拼写错误：检查变量或函数名的拼写是否正确。Python是区分大小写的，所以确保大小写匹配。

2. 变量未赋值：如果尝试使用一个未赋值的变量，就会出现NameError。在使用变量之前，确保已经为其赋值。

3. 变量作用域问题：如果变量在当前作用域中未定义，但在其他作用域中定义了，也会出现NameError。确保变量在使用之前在当前作用域中定义。

4. 导入模块问题：如果尝试使用未导入的模块或未导入模块中的函数或变量，也会出现NameError。确保已经正确导入所需的模块。

下面是一个示例代码，演示了NameError的情况：

# 拼写错误
print(AIFI)  # NameError: name 'AIFI' is not defined

# 变量未赋值
x = 10
print(y)  # NameError: name 'y' is not defined

# 变量作用域问题
def test():
    print(x)  # NameError: name 'x' is not defined
test()

# 导入模块问题
import math
print(math.pi)  # 正确，输出：3.141592653589793
print(math.e)  # 正确，输出：2.718281828459045
print(math.sin(0))  # 正确，输出：0.0
print(sin(0))  # NameError: name 'sin' is not defined

NameError: name 'correlation' is not defined

`NameError: name 'correlation' is not defined` 这个错误通常发生在尝试访问未定义的变量 `correlation` 时。在之前的示例中，如果你忘记在计算相关性之前定义它，就会遇到这个问题。

确保你在计算完相关系数之后才引用它。这里是完整且修正过的代码片段：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 筛选数据
df_filtered = df[df['KC1'] == '高等数学']

# 确保有数据才能继续
if not df_filtered.empty:
    # 提取需要的列数据
    cj1_data = df_filtered['CJ1'].values
    ywk2_data = df_filtered['YWK2'].values

    # 计算皮尔逊相关系数
    correlation, _ = pearsonr(cj1_data, ywk2_data)
    
    print(f"CJ1和YWK2列的相关性为：{correlation}")

    # 可视化相关性
    if not correlation is None:
        plt.scatter(cj1_data, ywk2_data)
        plt.xlabel('CJ1')
        plt.ylabel('YWK2')
        plt.title(f"CJ1与YWK2的相关性：{correlation:.2f}")
        plt.show()
else:
    print("筛选后的数据为空，无法计算相关性")

在这个修正版中，我们在计算相关性之后才赋值给 `correlation` 变量，避免了 NameError 的发生。