ax[0].plot(history.history['loss'], color='b', label="Training loss") NameError: name 'history' is not defined

这个错误提示意味着你的代码中不存在名为 `history` 的变量或对象。这通常是因为你在代码中没有定义 `history` 变量或对象，或者在调用该变量或对象之前未将其导入。

有几种可能的原因：

1. 你可能没有定义 `history` 变量或对象。请检查你的代码，确保在使用 `history` 变量或对象之前进行了定义或声明。

2. 如果你使用了第三方库或模块来处理 `history` 数据，可能需要在代码的开头导入该模块或库。例如，如果你使用了 TensorFlow 中的 `keras` 模块来训练模型并记录 `history` 数据，则可能需要添加以下导入语句：

   from tensorflow import keras

或者，你可能需要从 `keras` 模块中导入 `history` 对象，例如：

   from tensorflow.keras.callbacks import History
   history = History()

请查阅所使用库或模块的文档，了解如何正确地导入和使用 `history` 数据。

如果以上两种情况都不是问题所在，那么可能是其他原因导致的错误。你可以对代码进行调试，打印出相关变量的值，以确定错误的具体原因。

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fig, ax = plt.subplots(1,2) ax[0].plot(history.history['loss'], color='b', label="Training loss") ax[0].plot(history.history['val_loss'], color='r', label="Testing loss",axes =ax[0]) legend = ax[0].legend(loc='best', shadow=True) ax[1].plot(history.history['accuracy'], color='b', label="Training accuracy") ax[1].plot(history.history['val_accuracy'], color='r',label="Testing accuracy") legend = ax[1].legend(loc='best', shadow=True) plt.title('Loss and Accuracy of DNN Model') plt.show()

这是一个使用Matplotlib绘制的DNN模型的训练和测试损失图以及训练和测试准确率图，其中训练损失和准确率用蓝色线表示，测试损失和准确率用红色线表示。第一行代码中的1表示创建一个包含1个子图的Figure对象，2表示将该Figure对象分成一行两列，ax[0]和ax[1]则表示第一个子图和第二个子图。第二行代码中，使用plot函数绘制了训练损失和测试损失的曲线，其中label参数用于指定曲线的名称。第三行代码中，使用legend函数添加图例并指定其位置和阴影效果。第四行代码中，绘制了训练准确率和测试准确率的曲线，并添加了相应的图例及其位置和阴影效果。最后一行代码中，使用title函数添加图表标题，并使用show函数将图表展示出来。

ax[0].plot(history.history['loss'], color='b', label="Training loss") AttributeError: module 'idlelib.history' has no attribute 'history'

这个错误意味着你的代码中调用了模块 `idlelib.history` 中不存在的 `history` 属性。这通常是因为你在代码中使用了错误的模块名或对象名。

有几种可能的原因：

1. 你可能误导入了错误的模块。请检查你的代码中是否有类似以下的语句：

   from idlelib import history

如果是这种情况，请将其更改为正确的模块名。

2. 你可能在代码的其他位置使用了 `history` 这个变量名，从而覆盖了模块中的 `history` 属性。请搜索你的代码，查找是否有其他变量或函数名与 `history` 相同，如果有，请将其更改为其他名称。

如果以上两种情况都不是问题所在，那么可能是其他原因导致的错误。你可以对代码进行调试，打印出相关变量的值，以确定错误的具体原因。