ploty绘图时AttributeError: 'Scatter' object has no attribute 'data'

时间: 2024-04-22 17:20:21 浏览: 20
在Plotly绘图中,当出现"AttributeError: 'Scatter' object has no attribute 'data'"错误时,通常是因为在使用Scatter对象时,没有正确设置数据属性。这个错误提示表明你正在尝试访问一个不存在的属性"data"。 要解决这个问题,你需要确保正确设置了Scatter对象的数据属性。在Plotly中,Scatter对象用于创建散点图,它的数据属性应该是一个包含x和y坐标的列表或数组。 以下是一个示例代码,展示了如何正确设置Scatter对象的数据属性: ```python import plotly.graph_objects as go # 创建散点图的数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 20, 15, 25, 30] # 创建Scatter对象并设置数据属性 scatter = go.Scatter(x=x, y=y) # 创建图表布局 layout = go.Layout(title="Scatter Plot") # 创建图表对象并添加Scatter对象 fig = go.Figure(data=scatter, layout=layout) # 显示图表 fig.show() ``` 请确保在创建Scatter对象时,正确设置了x和y坐标的数据属性。如果仍然遇到问题,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题

AttributeError: 'ScatterChart' object has no attribute 'save'

这个错误提示意味着你正在尝试在一个ScatterChart对象上调用`save`方法,但是该对象并没有这个方法。 ScatterChart对象是matplotlib库中的一个类,用于绘制散点图。它没有内置的`save`方法。如果你想要保存散点图,可以使用matplotlib中的`savefig`方法。 例如,如果你想将散点图保存为PNG格式的文件,可以使用以下代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 绘制散点图 fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x_data, y_data) # 保存图像 fig.savefig('scatter_plot.png') ``` 请注意,你需要在调用`savefig`方法之前先创建一个`Figure`对象,并将其传递给`savefig`方法。

AttributeError: 'PathCollection' object has no attribute 'write'

这个错误提示表示在你的代码中,你尝试访问了一个 PathCollection 对象的 write 属性,但是这个对象没有这个属性。PathCollection 是 matplotlib 库中的一个对象,用于绘制散点图。因此,这个错误通常是由于你在尝试将一个 PathCollection 对象写入文件时出现的。如果你想将散点图保存为文件,可以使用 matplotlib 提供的 savefig() 函数,而不是尝试访问 PathCollection 对象的 write 属性。 以下是一个例子,演示如何使用 savefig() 函数将散点图保存为文件: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 生成散点图数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 保存散点图为文件 plt.savefig('scatter_plot.png') ```

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import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络,输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播,计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络,输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差,注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

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