ggplot(prob_df, aes(x = 1, y = prob, fill = factor(class))) + geom_col(position = "dodge",fill=blues9) + ylim(0, 1) + labs(x = NULL, y = "Probability") + facet_wrap(~ class, nrow = 1)报错：Cannot use `+` with a single argument i Did you accidentally put `+` on a new line?

这个错误通常意味着您在代码中存在语法错误，导致 R 无法正确解析您的代码。在这种情况下，它可能是因为您没有将 `ylim()` 函数包含在一个 `scale_*()` 函数中，例如 `scale_y_continuous()`。您可以尝试使用以下代码来解决这个问题：

ggplot(prob_df, aes(x = 1, y = prob, fill = factor(class))) + 
  geom_col(position = "dodge", fill = blues9) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 1)) + 
  labs(x = NULL, y = "Probability") + 
  facet_wrap(~ class, nrow = 1)

这个代码将 `ylim(0, 1)` 函数替换为 `scale_y_continuous(limits = c(0, 1))` 函数，将其包含在一个 `ggplot()` 函数中。这应该可以解决这个错误。

相关问题

s = ['Class 1 Prob', 'Class 2 Prob', 'Class 3 Prob'] prob_DF = pd.DataFrame( p_pred, columns=s ) prob_DF['Predicted Class'] = y_pred prob_DF.head()

在给定的代码中，你创建了一个名为 `prob_DF` 的 Pandas DataFrame 对象，并将预测的概率值和预测的类别添加到其中。以下是修正后的代码：

import pandas as pd

# 创建列名列表
s = ['Class 1 Prob', 'Class 2 Prob', 'Class 3 Prob']

# 创建 DataFrame，并将预测的概率值添加到其中
prob_DF = pd.DataFrame(p_pred, columns=s)

# 添加预测的类别列
prob_DF['Predicted Class'] = y_pred

# 打印 DataFrame 的前几行
print(prob_DF.head())

在这段代码中，你首先创建了一个列名列表 `s`，其中包含了每个类别的概率列的名称。

然后，你使用 `pd.DataFrame` 函数创建了一个 DataFrame 对象 `prob_DF`，并将预测的概率值作为数据，列名列表 `s` 作为列名。

接下来，你使用 `prob_DF['Predicted Class'] = y_pred` 添加了一个名为 'Predicted Class' 的列，其中包含了模型的预测类别。

最后，你使用 `prob_DF.head()` 打印了 DataFrame 的前几行。

这样，你就可以通过 `prob_DF` 查看预测结果和每个样本属于各个类别的概率。

解释这段代码action_out = (means, log_stds) log_prob_a = normal_log_density(actions, means_, log_stds_) restore_mask = 1. - (actions_avail == 0).to(self.device).float() log_prob_a = (restore_mask * log_prob_a).sum(dim=-1) old_log_prob_a = (restore_mask * old_log_prob_a).sum(dim=-1)

这段代码是一个用于计算策略概率及其对数概率的过程。具体解释如下：

- 首先，将均值和对数标准差作为输出参数，并将其赋值给变量means和log_stds。
- 接下来，使用给定的动作值、均值和对数标准差计算策略的对数概率密度。
- 然后，根据给定的动作可用性标记，创建一个"restore_mask"张量。这个张量包含一个1或0的值，用于指示每个动作是否可用。如果可用，则值为1，否则为0。
- 然后，将"restore_mask"张量乘以对数概率密度，以过滤不可用的动作，并且将结果沿着最后一个维度求和，以得到策略的对数概率。
- 最后，重复上述过程，但使用旧的对数概率密度，以便在计算策略梯度时使用旧的概率值来比较。这个过程产生的结果赋值给变量old_log_prob_a。