pic = plt.figure

时间: 2023-08-08 09:06:57 浏览: 170
这段代码没有完整的语句,缺少了后面的内容。它应该是在使用 Matplotlib 绘图时创建一个新的 Figure 对象,类似于下面这样的代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个新的 Figure 对象 fig = plt.figure() # 在 Figure 对象中添加子图 ax = fig.add_subplot(111) # 绘制图形 ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 显示图像 plt.show() ```
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MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. pic = plt.figure(dpi=100,figsize=(8,4))

这个警告信息是 Matplotlib 在版本 3.6 中引入的,用于提醒用户 FigureCanvas 需要具有一个新的属性 `required_interactive_framework`,这个属性在未来的版本中将会成为必需的属性。当 Matplotlib 在未来版本中移除 FigureCanvas 没有 `required_interactive_framework` 属性的支持后,这样的 FigureCanvas 可能会出现问题。 为了消除这个警告,你需要更新 Matplotlib 版本,并确保使用的 FigureCanvas 类都有 `required_interactive_framework` 属性。或者,你可以忽略这个警告,直到 Matplotlib 移除对 FigureCanvas 没有 `required_interactive_framework` 属性的支持。

pic = plt.imread('tmp/aixin.jpg') wc = wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simkai.ttf', background_color='white', colormap='coolwarm', mask=pic, ) X = wc.generate_from_frequencies(dic) # 添加数据 plt.figure(figsize=(10, 8)) # 调整图像大小为10x8 plt.axis('off') plt.imshow(X) plt.show()我这个词云图字体很小要怎么优化

你可以尝试调整词云图的尺寸和字体大小来优化显示效果。以下是一些优化建议: 1. 调整词云图的尺寸:通过设置 `plt.figure(figsize=(宽度, 高度))` 来调整词云图的大小。增大尺寸可能会提高字体的清晰度。 2. 调整字体大小:通过修改 `wordcloud.WordCloud` 的 `font_size` 参数来调整词云图中字体的大小。增大字体大小可以使文字更加清晰可见。 3. 使用更大的字体文件:你可以尝试使用更大的字体文件,例如宋体(simsun.ttc)或微软雅黑(msyh.ttc),这些字体文件通常包含更多的字形和更大的字号。 4. 调整词云图的分辨率:通过设置 `dpi` 参数来调整词云图的分辨率,例如 `plt.savefig('wordcloud.png', dpi=300)`。增加分辨率可能会提高图像的清晰度。 5. 调整词云图的颜色映射:通过修改 `colormap` 参数来调整词云图中文字的颜色映射。选择合适的颜色映射可以使文字更加醒目。 你可以尝试这些优化方法,并根据需要进行调整,以获得更好的词云图显示效果。
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修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片,并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量,并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中,得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离,并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

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