tbl = readtable('G:\PycharmProject\Project_RL\outputs\CartPole-v0\2023_06_05-11_04_30_PG\results\training_results.csv', 'Delimiter', ',', 'ReadVariableNames', true); x = tbl.column1; y = tbl.column2; plot(x,y);无法识别变量名‘column1’

如果 `readtable` 函数读取 CSV 文件后无法识别变量名 'column1'，可能是因为 CSV 文件中没有该变量名或者该变量名存在拼写错误。你可以使用 `whos` 命令查看读取到的表格变量，确保表格变量被正确定义。

在你的示例代码中，假设 CSV 文件中确实包含名为 'column1' 的变量，你需要检查该变量名称是否与实际表格变量名称一致。你可以使用 `disp` 命令显示表格变量名称，确保你使用的变量名称与实际一致。

以下是修改后的示例代码，你可以尝试使用该代码：

% 读取表格数据
tbl = readtable('G:\PycharmProject\Project_RL\outputs\CartPole-v0\2023_06_05-11_04_30_PG\results\training_results.csv', 'Delimiter', ',', 'ReadVariableNames', true);

% 显示表格变量名
disp(tbl.Properties.VariableNames);

% 获取 x 轴和 y 轴数据
x = tbl.step;
y = tbl.episode_reward;

% 绘制折线图
plot(x,y);

在示例代码中，假设表格变量名称为 'step' 和 'episode_reward'，你需要将代码中的 'column1' 和 'column2' 替换为实际变量名称，确保变量名称与实际一致。

如果你仍然遇到问题，请提供更多的信息和代码，以便我更好地帮助你解决问题。

相关问题

pg_restore -d yourdatabase -U yourusername a_tbl.dump执行报错：a_tbl already exists

从你给出的信息来看，你在使用`pg_restore`命令恢复一个数据库时遇到了一个问题。错误提示`a_tbl already exists`意味着你在试图恢复的文件`a_tbl.dump`中的表`a_tbl`已经存在于你的目标数据库中。

有几种可能的解决方案：

1. **检查文件名和表名是否正确**：确保你正在恢复的文件名和表名与目标数据库中的名称完全匹配。
2. **使用不同的表名**：如果你需要恢复的数据包含一个已经存在于目标数据库中的表，你可以选择使用不同的表名来避免冲突。
3. **删除目标数据库中的表**：如果上述方法都不适用，你可以尝试在恢复之前删除目标数据库中的同名表。

如果你选择删除表，可以使用以下命令：

DROP TABLE a_tbl;

请注意，这个操作将永久删除表及其所有数据，所以在执行之前请确保你已经备份了重要的数据。

另外，你也可以考虑使用其他工具或方法来恢复数据，而不是直接使用`pg_restore`命令。例如，你可以使用pg_dump工具来备份整个数据库，然后再使用其他工具（如SQL脚本或文本编辑器）来恢复数据。这样可以避免直接操作数据库表，从而减少误操作的风险。

org.elasticsearch.hadoop.EsHadoopIllegalArgumentException: Cannot find mapping for tfec_tbl_users - one is required before using Spark SQL

这个错误通常是由于在使用Spark SQL进行查询时，没有正确指定Elasticsearch索引的映射关系导致的。在使用Spark SQL查询Elasticsearch数据时，必须先定义一个表或视图并指定其映射关系，否则会出现该错误。

你可以检查一下你的代码，确保已经正确指定了索引的映射关系，例如：

val spark = SparkSession.builder()
    .config("es.nodes", "localhost")
    .config("es.port", "9200")
    .config("es.index.auto.create", "true")
    .appName("ElasticSearch-SparkSQL")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate()

val df = spark.read
    .format("org.elasticsearch.spark.sql")
    .option("es.resource", "index/type")
    .load()

df.createOrReplaceTempView("my_table") // 定义表并指定映射关系

// 在表上执行SQL查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM my_table WHERE ...")

这里的`es.resource`参数指定了Elasticsearch索引和类型的名称，而`createOrReplaceTempView`方法则定义了一个临时表并指定了该表对应的映射关系。在这个基础上，你就可以使用Spark SQL查询Elasticsearch数据了。