import seaborn as sns import os # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) try: # Import formatting commands if directory "Utilities" is available from ISP_mystyle import showData except ImportError: # Ensure correct performance otherwise def showData(*options): plt.show() return # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) import ISP_mystyle sns.set(style="ticks") if __name__ == '__main__': # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression within each dataset sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) outFile = 'Anscombes_quartet.png' showData(outFile)代码报错原因

该代码的报错原因可能是缺少了必要的模块或者文件。具体来说，代码中使用了自定义的模块 "ISP_mystyle"，但是在当前环境中找不到该模块，因此导致了 ImportError。此外，代码中还使用了 plt.show() 函数，但是在代码中并没有导入 matplotlib.pyplot 模块，也可能导致出错。

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import seaborn as sns import os import matplotlib.pyplot as plt # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) try: # Import formatting commands if directory "Utilities" is available from ISP_mystyle import showData except ImportError: # Ensure correct performance otherwise def showData(*options): plt.show() return # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) import ISP_mystyle sns.set(style="ticks") if __name__ == '__main__': # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression within each dataset sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) outFile = 'Anscombes_quartet.png' showData(outFile)代码解释

这段代码使用了 Seaborn 库来绘制 Anscombe's quartet 数据集中的四个子集的线性回归结果。具体来说，代码使用了 lmplot 函数来绘制每个子集的散点图和回归线，并使用 col 和 col_wrap 参数将图像排列成两列。代码还使用了 ISP_mystyle 模块中的 showData 函数来保存图像并显示。最终，代码会将绘制好的图像保存到文件 "Anscombes_quartet.png" 中。

import numpy as np import paddle as paddle import paddle.dataset.mnist as mnist import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path import os from paddle.vision.datasets import DatasetFolder,ImageFolder from paddle.vision.transforms import Compose,Resize,Transpose import paddle.nn.functional as F from sklearn.metrics import confusion_matrix,f1_score,classification_report import seaborn as sns

这段代码看起来是在导入需要用到的Python库，包括numpy、paddle、PIL、matplotlib、pathlib、os、sklearn等。其中paddle库是深度学习框架PaddlePaddle的Python API，paddle.fluid是PaddlePaddle的核心模块，paddle.dataset.mnist是PaddlePaddle内置的手写数字MNIST数据集，paddle.vision.datasets是PaddlePaddle内置的视觉数据集，paddle.vision.transforms是PaddlePaddle内置的图像变换函数，paddle.nn.functional是PaddlePaddle内置的函数式API模块。而sklearn.metrics则是sklearn库的metrics模块，包含了一些常用的度量指标函数，如混淆矩阵、F1-Score等。sns则是seaborn库，用于绘制统计图表。