C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:31: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(history.history['loss']) C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:37: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

这个警告是由于 Matplotlib 库版本的问题引起的。这个警告表明，您使用的 Matplotlib 版本将在未来的两个较小版本中删除支持“FigureCanvases”而不带有“required_interactive_framework”属性的功能。这可能会影响您的代码在未来的 Matplotlib 版本中的可用性。建议您更新 Matplotlib 库版本以消除这个警告。您可以通过以下命令来更新 Matplotlib 库：

pip install --upgrade matplotlib

这将安装最新版本的 Matplotlib 库，以便您的代码能够与未来版本的 Matplotlib 兼容。

相关问题

OSError: [Errno 22] Invalid argument: '"C:\\Users\\马斌\\Desktop\\NGSIM_data_processing\\NGSIM_Data.csv"'

这个错误通常是由于文件路径中的某些字符或格式不正确导致的，您可以尝试以下解决方案：

1. 检查文件路径是否正确，确保使用斜杠“/”而不是反斜杠“\”。
2. 确保文件名和扩展名正确，例如“.csv”。
3. 如果文件路径中包含空格或其他特殊字符，请使用引号将其括起来。
4. 确认文件是否存在，如果不存在，请创建一个新文件或重新下载该文件。
5. 如果您使用的是Python，尝试使用原始字符串来表示文件路径，例如 r"C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\NGSIM_Data.csv"。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题。

如何解决Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

这个错误的原因是因为你的训练预测的结果(train_predict)的形状是(611,1)，而你的缩放器(scaler)的形状是(611,2)。这意味着你的数组的维度不匹配，无法广播。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 确保你的训练数据(train_data)的形状与缩放器(scaler)的形状匹配。如果不匹配，你可以尝试调整训练数据的形状或重新训练缩放器。

2. 如果你确定你的训练数据和缩放器的形状是匹配的，你可以尝试在调用inverse_transform()方法之前，使用reshape()方法将train_predict的形状改变为(611,2)。

3. 另外一个解决方法是在初始化缩放器(scaler)时，将参数fit_inverse_transform设置为True，这将允许你使用inverse_transform()方法来逆转缩放操作。

希望能对你有所帮助。