这段代码提示“Cannot convert expression to float”的错误，你能帮我修改它吗

这个错误通常是因为代码中使用了符号表达式，而不能将符号表达式直接转换为浮点数。为了解决这个问题，可以使用`lambdify`函数将符号表达式转换为可计算的函数。下面是修改后的代码：

from sympy import *
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签

# 对数函数图像
def fun_format():
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.xlim((0,10))
    plt.ylim((-10,10))
    plt.tight_layout()

x,y = symbols('x y') # 引入x y变量
expr = log2(x) # 计算表达式

x_value = np.arange(0.1,10,0.1) # 用于保存x值
y_value = lambdify(x, expr, "numpy")(x_value) # 将表达式转换为函数，计算y值
y_value_dif = lambdify(x, diff(expr,x,1), "numpy")(x_value) # 计算一阶导数函数值

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,1,1)
plt.title('f(x)='+str(expr))
fun_format()
ax1.plot(x_value,y_value)

ax2=fig.add_subplot(2,2,3)
plt.title('f(x)_dot='+str(diff(expr,x,1)))
fun_format()
ax2.plot(x_value,y_value_dif)

plt.show()

这个版本的代码中，使用`lambdify`函数将符号表达式转换为可计算的函数，将`x_value`作为参数输入函数中，计算得到`y_value`和`y_value_dif`。运行这个修改后的代码，应该可以得到正确的对数函数和一阶导数的图像。