scatter() missing 1 required positional argument: 'ys'
时间: 2023-10-25 14:10:18 浏览: 529
这个错误通常是因为 `scatter()` 函数调用时缺少了 `ys` 参数。`scatter()` 函数用于绘制散点图,需要传入一组 x 坐标和 y 坐标。
例如,以下代码会引发这个错误:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
plt.scatter(x)
plt.show()
```
这里只传入了一个 `x` 参数,没有传入 `y` 参数,因此会报错。要解决这个错误,需要同时传入 x 和 y 参数,例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
这样就可以正常绘制散点图了。
相关问题
scatter() missing 1 required positional argument: 'y'
这个错误通常是由于在调用scatter()函数时,没有传递y参数导致的。scatter()函数需要至少两个参数,分别是x和y,用于指定散点图的x轴和y轴数据。以下是一个示例代码,演示如何使用scatter()函数绘制散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 显示图形
plt.show()
```
TypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'label'
抱歉,前面的代码确实遗漏了传递标签(label)参数给 `forward` 方法。在使用 ArcFaceLoss 时,需要将标签作为参数传递给 `forward` 方法。
以下是更新后的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ArcFaceLoss(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features, s=30.0, m=0.50):
super(ArcFaceLoss, self).__init__()
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.s = s # 缩放因子
self.m = m # 控制角度余弦值的分布
self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features))
nn.init.xavier_uniform_(self.weight) # 初始化权重矩阵
def forward(self, features, targets):
# 归一化特征向量
x = F.normalize(features)
# 归一化权重矩阵
w = F.normalize(self.weight)
# 计算余弦相似度
cos_theta = F.linear(x, w)
# 计算角度余弦值
theta = torch.acos(torch.clamp(cos_theta, -1.0 + 1e-7, 1.0 - 1e-7))
# 计算加性角度边界损失
arc_loss = torch.cos(theta + self.m)
# 将目标类别转换为one-hot编码
one_hot = torch.zeros_like(cos_theta)
one_hot.scatter_(1, targets.view(-1, 1).long(), 1)
# 计算最终的ArcFace损失
log_prob = F.log_softmax(arc_loss * self.s, dim=1)
loss = -torch.sum(one_hot * log_prob, dim=1).mean()
return loss
```
现在,`forward` 方法接收两个参数,`features` 是特征向量,`targets` 是标签(即领域区分处的标签)。通过将标签传递给 `forward` 方法,可以计算并返回 ArcFace 损失。
请确保在使用 `ArcFaceLoss` 时,将特征向量和对应的标签正确传递给 `forward` 方法以计算损失。