Cell In[14], line 5 3 plt.figure(figsize=(12, 5)) 4 plt.plot(np.arange(len(y_test)), y_test[index], "r", label="Original Y") ----> 5 plt.scatter(np.arange(len(pre_y[index])), s=3, c="b", label="Prediction") 6 plt.legend(loc="upper left") 7 plt.grid() TypeError: scatter() missing 1 required positional argument: 'y'

时间: 2023-06-25 15:02:28 浏览: 189
这个错误是因为 `scatter()` 函数需要两个参数 `x` 和 `y`，但是你只提供了一个参数 `x`，所以出现了缺少一个位置参数的错误。你需要在 `scatter()` 函数中提供 `y` 参数。 你可以将 `pre_y[index]` 作为 `y` 参数传递给 `scatter()` 函数，例如： ```python plt.scatter(np.arange(len(pre_y[index])), pre_y[index], s=3, c="b", label="Prediction") ``` 这样就可以解决这个错误了。
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plt.figure(figsize=(10,8)) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_3,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法（窗口大小为3个）数据平滑对比图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.show() plt.figure(figsize=(10,8)) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_5,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法（窗口大小为5个）数据平滑图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.show()如何将两幅图合并

可以使用subplot函数将两幅图合并： plt.figure(figsize=(10,8)) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_3,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法（窗口大小为3个）数据平滑对比图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.subplot(2,1,2) plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_0,label='原序列') plt.plot(list(np.arange(0,len(data1_0))),data1_1_5,label='平滑后的序列') plt.title('移动平均法（窗口大小为5个）数据平滑图') plt.xlabel('时间序列') plt.ylabel('速度(km/h)') plt.xticks(range(0,110,10)) plt.legend() plt.show()

解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]): plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05) tick_marks = np.arange(len(labels)) ind_array = np.arange(len(classes)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

这段代码是用于绘制混淆矩阵的，用于评估分类模型的性能表现。其中，输入参数cm表示混淆矩阵，title表示图表标题，cmap表示颜色映射，labels表示类别标签。这段代码使用了matplotlib库和numpy库来完成图表绘制和数据处理。
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t = np.arange(len(X_test)) 创建一个长度为X_test长度的等差数列，用于表示X_test数据的序号。 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') 绘制y_test曲线，使用红色表示，线宽为2，标签...

请解释下列代码的含义：#此函数用于可视化 def draw_Image(WaveFunction,ProbablityDensity): x_points2 = np.arange(xstart,xend+h,h) plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.subplot(1,2,1) #波函数图像绘制 plt.title('Wavefuction') plt.plot(x_points2,WaveFunction,'r') plt.subplot(1,2,2) #概率密度图像绘制 plt.title('ProbabilityDensity(Ψ^2)') plt.plot(x_points2,(1/a)*np.square(ProbablityDensity),'g')

在函数内部，首先使用np.arange函数生成一个用于表示x轴取值范围的数组x_points2。然后，使用plt.figure函数创建一个大小为(10,4)的画布，并使用plt.subplot函数创建一个带有两个子图的图形。在第一个子图中...

rror, (in plot) expected a range but received t = -5 .. 5

这个错误通常出现在Python的matplotlib库中，当你试图创建一个数据范围（如x轴或y轴的刻度）时，期望的是一个数值范围（比如np.arange(start, stop)这样的对象），但是接收到的值t = -5 .. 5不是一个有效的range...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(10) plt.plot(data)

这段代码的作用是使用 Matplotlib...具体来说，代码先导入了 Matplotlib 和 NumPy 库，然后使用 NumPy 库生成一个包含 0 到 9 的整数的一维数组 data，最后使用 plt.plot() 函数将这个数组作为参数，绘制出一条折线图。

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 这段代码运行是否有误

x = np.arange(-3, 3, delta) y = np.arange(-3, 3, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X**2 + Y**2 x = X.flatten() y = Y.flatten() z = Z.flatten() fig = plt.figaspect(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_...

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' # 输入信号 def inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2np.pifreq return Anp.sin(Omegat_vec + phi) + noise * (2np.random.random(t_vec.size)-1) # 锁相测量部分 def LockinMeasurement_func(inputVoltageSignal, t_vec, ref_freq): # 生成参考信号 sin_ref = 2np.sin(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) cos_ref = 2*np.cos(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) # 混频信号 signal_0 = inputVoltageSignal * sin_ref signal_1 = inputVoltageSignal * cos_ref # 低通滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # 计算振幅和相位 A = np.sqrt(X2 + Y2) phi = np.arctan2(Y, X) return A, phi # 参数 A = 1 phi = 0 noise = 1 ref_freq = 100 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) # 列表来保存幅值和相位数据 amplitude_list = [] phase_list = [] freq_list = np.arange(1, 1001) # 循环计算不同频率下的幅值和相位 for freq in freq_list: # 生成原始信号 Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=freq) # 锁相测量 A, phi = LockinMeasurement_func(Vin_vec, t_vec, ref_freq=freq) # 保存幅值和相位数据 amplitude_list.append(A) phase_list.append(phi) #绘图 # 幅值与频率的关系图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(freq_list, amplitude_list) plt.xlabel('freq (Hz)') plt.ylabel('A') plt.title('relationship between A and freq') plt.show() # 相位与频率的关系图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(freq_list, phase_list) plt.xlabel('freq (Hz)') plt.ylabel('Phi') plt.title('relationship between Phi and freq') plt.show()使用while循环

freq_list = np.arange(1, 1001) # 循环计算不同频率下的幅值和相位 i = 0 while i (freq_list): freq = freq_list[i] # 生成原始信号 Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=freq) ...

简化以下绘图代码：plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1,validity(hourly_time_list, data1)) plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x1),24),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2,validity(daily_time_list, data1)) plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()

axs[i].set_xticks(np.arange(0,len(x) if i==1 else len(x),24)) axs[i].set_xticklabels(['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) # 显示子图 plt....

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3])标注螺旋线中除起始点外的一个交点

r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(figsize=(4,4),dpi=72) plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False rw=10 k=np.arange(5) x1=rw*np.sin(2*np.pi/5*k) y1=rw*np.cos(2*np.pi/5*k) plt.plot ( " b o " ) rn=rw*np.sin(np.pi/10)/np.sin(np.pi/5) x2=rn*np.sin(2*np.pi/5*k+np.pi/5) y2=rn*np.cos(2*np.pi/5*k+np.pi/5) plt.fill( c='b' ) x=[x1[0],x2[0],x1[1],x2[1],x1[2],x2[2],x1[3],x2[3],x1[4],x2[4],x1[0]] y=[y1[0],y2[0],y1[1],y2[1],y1[2],y2[2],y1[3],y2[3],y1[4],y2[4],y1[0]] plt.plot(marker ='*',c='r') plt.title ("五角星") plt.show( )

首先导入必要的库，设置图像大小和字体，接着定义五角星的外部和内部点的坐标，使用plt.plot()函数绘制外部点的连线和plt.fill()函数填充内部区域，最后用plt.plot()函数绘制五角星内部的红色点。最后通过plt.title...
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x = np.arange(len(cpu_usage)) # 假设x轴为时间序列 y = [float(cpu) for cpu in cpu_usage] # y轴为CPU使用率 self.graph_line.setData(x, y) 这样，每当定时器触发update_plot方法时，就会获取最新的...
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weights = np.arange(1, window + 1) wma_line = price.rolling(window=window).apply(lambda x: np.dot(x, weights) / weights.sum()) return wma_line # 计算窗口大小为10的WMA wma_10 = wma(df['Close'], 10)...
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解决最小倍数问题 - Ruby编程项目欧拉实践

根据给定文件信息，以下知识点将围绕Ruby编程语言、欧拉计划以及算法设计方面展开。 首先，“欧拉计划”指的是一系列数学和计算问题，旨在提供一种有趣且富有挑战性的方法来提高数学和编程技能。这类问题通常具有数学背景，并且需要编写程序来解决。 在标题“项目欧拉最小的多个NYC04-SENG-FT-030920”中，我们可以推断出需要解决的问题与找到一个最小的正整数，这个正整数可以被一定范围内的所有整数（本例中为1到20）整除。这是数论中的一个经典问题，通常被称为计算最小公倍数（Least Common Multiple，简称LCM）。 问题中提到的“2520是可以除以1到10的每个数字而没有任何余数的最小数字”，这意味着2520是1到10的最小公倍数。而问题要求我们计算1到20的最小公倍数，这是一个更为复杂的计算任务。 在描述中提到了具体的解决方案实施步骤，包括编码到两个不同的Ruby文件中，并运行RSpec测试。这涉及到Ruby编程语言，特别是文件操作和测试框架的使用。 1. Ruby编程语言知识点： - Ruby是一种高级、解释型编程语言，以其简洁的语法和强大的编程能力而闻名。 - Ruby的面向对象特性允许程序员定义类和对象，以及它们之间的交互。 - 文件操作是Ruby中的一个常见任务，例如，使用`File.open`方法打开文件进行读写操作。 - Ruby有一个内置的测试框架RSpec，用于编写和执行测试用例，以确保代码的正确性和可靠性。 2. 算法设计知识点： - 最小公倍数(LCM)问题可以通过计算两个数的最大公约数（GCD）来解决，因为LCM(a, b) = |a * b| / GCD(a, b)，这里的“|a * b|”表示a和b的乘积的绝对值。 - 确定1到N范围内的所有整数的最小公倍数，可以通过迭代地计算当前最小公倍数与下一个整数的最小公倍数来实现。 - 欧拉问题通常要求算法具有高效的时间复杂度和空间复杂度，以处理更大的数值和更复杂的问题。 3. 源代码管理知识点： - 从文件名称列表可以看出，这是一个包含在Git版本控制下的项目。Git是一种流行的分布式版本控制系统，用于源代码管理。 - 在这种情况下，“master”通常指的是项目的主分支，是项目开发的主要工作流所在。 综上所述，本文件要求程序员使用Ruby语言实现一个算法，该算法能够找到一个最小的正整数，它能够被1到20的每个整数整除，同时涉及使用文件操作编写测试代码，并且需要对代码进行版本控制。这些都是程序员日常工作中可能遇到的技术任务，需要综合运用编程语言知识、算法原理和源代码管理技能。
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电力电子技术：IT数据中心的能源革命者

# 摘要 本文深入探讨了电力电子技术在IT数据中心中的重要角色，阐述了其基础理论、关键参数以及在数据中心能源需求管理中的应用。文章详细分析了数据中心能耗的构成与评价指标，并讨论了电力供应架构及高效电力分配策略。通过介绍能量回收、模块化解决方案和能源存储技术，探讨了