NameError: name 'interaction_plot' is not defined

时间: 2024-01-06 14:23:43 浏览: 28
很抱歉，根据提供的引用内容，我无法直接回答关于NameError: name 'interaction_plot' is not defined的问题。这个错误通常是由于在代码中使用了未定义的函数或变量而导致的。可能需要检查代码中是否正确导入了需要使用的库或模块，并且确保函数或变量的名称正确无误。如果您能提供更多的上下文或代码，我可以更好地帮助您解决这个问题。
相关问题

shap.dependence_plot('nwp4', shap_values, interaction_index=np(nwp4), show=False) TypeError: 'module' object is not callable

这个错误通常是因为你将 `np(nwp4)` 作为参数传递给了 `np` 模块，而 `np` 模块实际上是 NumPy 库，它不是可调用的函数。 你需要将 `np(nwp4)` 改为正确的值，例如：`np.array([0, 1, 2, 3])`。 如果你不确定正确的值是什么，可以尝试删除 `interaction_index` 参数，以便绘制非交互依赖图。即使用以下代码： ```python shap.dependence_plot('nwp4', shap_values, show=False) ``` 这将绘制与 `nwp4` 特征单独相关性的依赖图。希望这可以帮助你解决问题。

from django.urls import pathfrom . import viewsurlpatterns = [ path('', views.index, name='index'), path('drug_interaction_list/', views.drug_interaction_list, name='drug_interaction_list'), path('drug_interaction_add/', views.drug_interaction_add, name='drug_interaction_add'), path('drug_interaction_edit/', views.drug_interaction_edit, name='drug_interaction_edit'), path('drug_interaction_delete/', views.drug_interaction_delete, name='drug_interaction_delete'),] drug_list页面乱码

这个问题可能是因为你的 Django 项目没有正确设置字符编码。你可以在项目的 settings.py 文件中设置字符编码为 utf-8，像这样： ```python # settings.py # ... # 设置字符编码为 utf-8 DEFAULT_CHARSET = 'utf-8' # ... ``` 如果这个方法不起作用，你也可以尝试在 HTML 页面中设置 meta 标签来指定字符编码，像这样： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Drug List</title> </head> <body> <!-- 这里是页面内容 --> </body> </html> ``` 这样应该可以解决你的问题。

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interaction_lab:任务

interaction_lab:任务

{% extends "admin/base.html" %} {% block content %} 药品列表 ID 药品名称 操作 {% for drug in drugs %} {{ drug.id }} {{ drug.drug_name }} 编辑 <form action="{% url 'admin:drug_db_drug_list_delete' drug.id %}" method="post" class="d-inline"> {% csrf_token %} <button class="btn btn-danger btn-sm">删除</button> </form> {% empty %} 暂无药品 {% endfor %} 添加新药品 药品相互作用 ID 药品1 药品2 相互作用 操作 {% for interaction in interactions %} {{ interaction.id }} {{ interaction.drug1 }} {{ interaction.drug2 }} {{ interaction.interaction }} 编辑 <form action="{% url 'admin:drug_db_drug_interaction_delete' interaction.id %}" method="post" class="d-inline"> {% csrf_token %} <button class="btn btn-danger btn-sm">删除</button> </form> {% empty %} 暂无药品相互作用 {% endfor %} 添加新药品相互作用 {% endblock %} 需要定义那些视图和建那些文件

- admin:drug_db_drug_interaction_change：用于修改药品相互作用信息的视图。 - admin:drug_db_drug_interaction_delete：用于删除药品相互作用的视图。 - admin:drug_db_drug_list_add：用于添加新药品的...

AttributeError: 'DeepExplainer' object has no attribute 'shap_interaction_values'

这个错误是因为您正在使用的DeepExplainer对象没有shap_interaction_values属性。这可能是因为您正在使用的版本不支持此属性，或者您的代码中存在其他问题。您可以尝试更新shap软件包并检查您的代码是否正确。如果...

请一行一行的解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) corr <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { xcor=cor(t(ex1[interaction_tab[i,1],]),t(ex2[interaction_tab[i,2],]), method = "pearson") return(xcor) } ) stopCluster(cl) res<-cbind(interaction_tab,corr) res<-res[abs(res[,3])>filter,] return(res) }else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) } ) stopCluster(cl) scc<-data.frame(mydata1) scc<-t(scc) res<-cbind(interaction_tab,scc) colnames(res)<-c('x','y','miRNA','x_y','mi_x','mi_y') #post process of corr res<-res[res$x_y>filter,]#select triplets with |pcc|>filter res<-res[abs(res$mi_x)>filter & abs(res$mi_y)>filter & (res$mi_y)*(res$mi_x)>0,] return(res) } }

2. if (ncol(interaction_tab)==2)：如果interaction_tab的列数等于2，则执行以下代码块。 3. cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1)：创建一个并行计算集群。 4. clusterEvalQ(cl,library(ggm))：...

解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) corr <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { xcor=cor(t(ex1[interaction_tab[i,1],]),t(ex2[interaction_tab[i,2],]), method = "pearson") return(xcor) } ) stopCluster(cl) res<-cbind(interaction_tab,corr) res<-res[abs(res[,3])>filter,] return(res) }else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) } ) stopCluster(cl) scc<-data.frame(mydata1) scc<-t(scc) res<-cbind(interaction_tab,scc) colnames(res)<-c('x','y','miRNA','x_y','mi_x','mi_y') #post process of corr res<-res[res$x_y>filter,]#select triplets with |pcc|>filter res<-res[abs(res$mi_x)>filter & abs(res$mi_y)>filter & (res$mi_y)*(res$mi_x)>0,] return(res) } }

3. clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment())：将ex1、ex2和interaction_tab导出到并行计算的环境中。 4. parSapply(cl, 1:nrow(interaction_tab), function(i) {...})：...

解释这段代码cal_correlation<-function(interaction_tab,ex1,ex2,filter){ cat('calculating correlation\n') if (ncol(interaction_tab)==2){ cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) corr <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { xcor=cor(t(ex1[interaction_tab[i,1],]),t(ex2[interaction_tab[i,2],]), method = "pearson") return(xcor) } ) stopCluster(cl) res<-cbind(interaction_tab,corr) res<-res[abs(res[,3])>filter,] return(res) }else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) } ) stopCluster(cl) scc<-data.frame(mydata1) scc<-t(scc) res<-cbind(interaction_tab,scc) colnames(res)<-c('x','y','miRNA','x_y','mi_x','mi_y') #post process of corr res<-res[res$x_y>filter,]#select triplets with |pcc|>filter res<-res[abs(res$mi_x)>filter & abs(res$mi_y)>filter & (res$mi_y)*(res$mi_x)>0,] return(res) } }

- interaction_tab：一个包含交互作用信息的表格，可能有两列或三列，表示两个或三个变量之间的交互作用。 - ex1：一个表示第一个变量的数据集。 - ex2：一个表示第二个变量的数据集。 - filter：过滤阈值，...

shap.dependence_plot("residential_d", shap_values[1], X_combined, interaction_index=None) 提高图片分辨率

fig = shap.dependence_plot("residential_d", shap_values[1], X_combined, interaction_index=None) # 设置dpi参数为300 fig.set_dpi(300) # 显示图表 plt.show() 这样就可以将图片的分辨率提高到300 dpi。...

解释这段代码 else if (ncol(interaction_tab)==3){#abandoned 被抛弃的 cl = makeCluster(parallel::detectCores() - 1) clusterEvalQ(cl,library(ggm)) clusterEvalQ(cl,library(corpcor)) clusterExport(cl,c("ex1","ex2","interaction_tab"),envir=environment()) mydata1 <- parSapply( cl, 1:nrow(interaction_tab), #whole number of combinations function(i) { cox_all=matrix(nrow = 3, ncol = 1) ce1_1= as.character(interaction_tab[i,1]) ce2_1= as.character(interaction_tab[i,2]) miRNA1= as.character(interaction_tab[i,3]) s1<-cbind(t(ex2[ce1_1,]), t(ex2[ce2_1,]), t(ex1[miRNA1,])) xcor=cor(s1,method = "pearson") cox_all[1,1]=xcor[2,1] cox_all[2,1]=xcor[3,1] cox_all[3,1]=xcor[3,2] return(cox_all) }

这段代码是一个条件语句，当interaction_tab的列数等于3时执行。首先，它创建了一个并行计算的集群cl，使用parallel::detectCores() - 1确定集群的大小。然后，它在集群中加载了ggm和corpcor这两个包，并...

shap.dependence_plot('age', shap_values, data[cols], interaction_index=None, show=False)

这段代码是使用 SHAP...其中 shap_values 是使用 SHAP 计算得到的特征重要性权重，data[cols] 是特征数据，interaction_index 是指定交互特征的索引（这里为 None 表示不考虑交互作用），show 参数表示是否显示图像。

AttributeError: 'VectorInteraction' object has no attribute 'W_interaction'

AttributeError: 'VectorInteraction' object has no attribute 'W_interaction' 是一个Python错误，表示在VectorInteraction对象中找不到名为W_interaction的属性。 这个错误通常发生在你尝试访问一个不存在的属性...

from django.contrib import admin from .models import DrugInteraction class DrugInteractionAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ('id', 'drug1', 'drug2', 'interaction_type') search_fields = ('drug1', 'drug2', 'interaction_type') list_filter = ('interaction_type',) admin.site.register(DrugInteraction, DrugInteractionAdmin) 为上述代码定义增删改查数据的页面

然后，我们定义了五个视图函数：drug_interaction_list、drug_interaction_detail、drug_interaction_create、drug_interaction_update 和 drug_interaction_delete。下面分别解释这些函数的作用： - ...

from django.contrib import admin from django.urls import reverse from django.utils.html import format_html from django.shortcuts import redirect from .models import Drug @admin.register(Drug) class DrugAdmin(admin.ModelAdmin): change_list_template = 'admin/drug/change_list.html' def get_urls(self): urls = super().get_urls() custom_urls = [ path('import-csv/', self.import_csv), ] return custom_urls + urls def import_csv(self, request): if request.method == 'POST': # TODO: import CSV data self.message_user(request, 'CSV data imported successfully') return redirect('..') return render(request, 'admin/drug/import_csv.html') def changelist_view(self, request, extra_context=None): if not request.GET.get('ordering'): # set default ordering request.GET = request.GET.copy() request.GET['ordering'] = 'name' return super().changelist_view(request, extra_context=extra_context) def interaction_display(self, obj): return format_html('{}', obj.interaction) interaction_display.short_description = 'Interaction' def get_actions(self, request): actions = super().get_actions(request) del actions['delete_selected'] return actions def delete_model(self, request, obj): # TODO: delete model pass def delete_selected(self, request, queryset): # TODO: delete selected models pass def get_queryset(self, request): qs = super().get_queryset(request) qs = qs.order_by('name') return qs def add_view(self, request, form_url='', extra_context=None): self.change_list_template = None return super().add_view(request, form_url=form_url, extra_context=extra_context) def change_view(self, request, object_id, form_url='', extra_context=None): self.change_list_template = None return super().change_view(request, object_id, form_url=form_url, extra_context=extra_context) def delete_view(self, request, object_id, extra_context=None): self.change_list_template = None return super().delete_view(request, object_id, extra_context=extra_context) 怎么重写ModelAdmin中的特性

可以通过在自定义的ModelAdmin中重写一些特定的方法来改变其行为，例如： 1. get_urls()：返回一个包括自定义URL路由的URLconf列表。 2. changelist_view()：返回一个HttpResponse对象，它将呈现显示模型对象的更改...

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