plot_cv_coop = function(object, title=NULL, lamx=NULL, lamz=NULL){ plot(x=log(object$lambda),y=object$cvm,ylim=range(object$cvup,object$cvlo), xlab=expression(Log(lambda)),ylab="MSE", type="p", pch=20, main=title, cex.axis=1, cex.main=0.9) segments(log(object$lambda), object$cvup, log(object$lambda), object$cvlow, col="grey") axis(side=3,at=log(object$lambda),labels=paste(object$support), tick=FALSE,line=0,cex.axis=0.5) abline(v=log(object$lambda.min),lty=3, col="deepskyblue3", lwd=1.2) abline(v=log(object$lambda.1se),lty=3, col="darkgreen", lwd=1.2) mtext(paste("lamx:",lamx," ","lamz:",lamz), side=1, las=1,cex=0.6) }这是r语言代码，这段代码什么意思

这是一个绘制交叉验证结果的函数。函数的输入参数包括选择的模型对象（object）、标题（title）、lambda值（lamx和lamz），其中lamx和lamz是用来控制模型中不同部分的正则化参数。函数的输出结果是一个交叉验证的MSE（均方误差）折线图。在图中，横轴表示log(lambda)，纵轴表示MSE。灰色的线段表示交叉验证的上下限，深蓝色和深绿色的虚线分别表示选择模型的最小lambda值和1se标准下的lambda值。同时，在图的下方，使用mtext函数添加了lamx和lamz的值。

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plot = figure(title = '里约奥运会大项及奖牌数量', x_axis_label = '奖牌数量', y_axis_label = '运动员数量', plot_width = 800, plot_height = 500, tooltips = TOOLTIPS)报错 unexpected attribute 'plot_width' to figure, similar attributes are outer_width, width or min_width

这个错误通常是因为你的Bokeh版本太低导致的。`plot_width`和`plot_height`是Bokeh 1.0及以上版本中的属性，如果你的版本低于1.0，那么它们将不会被识别。可以通过以下方法解决该问题：

1. 更新Bokeh到最新版本：可以使用`pip install --upgrade bokeh`命令来更新Bokeh，确保你使用的是1.0及以上版本。

2. 替换`plot_width`和`plot_height`属性：如果你无法升级到Bokeh 1.0或更高版本，那么你可以使用`width`和`height`属性来替换`plot_width`和`plot_height`。例如，将`plot_width = 800, plot_height = 500`替换为`width = 800, height = 500`。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ______________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

下面是完整代码，使用 `plt.subplots()` 函数创建了一个 2 行 2 列的子图布局，返回值 `fig` 是整个图像，`axes` 是每个子图对象的数组，可以通过索引访问每个子图对象，然后在每个子图对象上分别绘制对应的图形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nums = np.arange(1, 101)

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

ax1 = axes[0, 0]
ax2 = axes[0, 1]
ax3 = axes[1, 0]
ax4 = axes[1, 1]

ax1.plot(nums, nums)
ax2.plot(nums, -nums)
ax3.plot(nums, nums ** 2)
ax4.plot(nums, np.log(nums))

plt.savefig('pandas01.png')

运行代码后，会生成一个名为 `pandas01.png` 的图片文件，包含四个子图，分别是 $y=x$，$y=-x$，$y=x^2$ 和 $y=\ln x$。