plt.text(str(tem_max_hour + 0.15), str(tem_max + 0.15), str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

时间: 2023-11-26 12:17:52 浏览: 129
这个错误是由于 `plt.text()` 函数的第一个和第二个参数需要是浮点数类型的坐标值，但你在这里传递了字符串类型的参数。 为了解决这个问题，你应该只将 `tem_max_hour` 和 `tem_max` 转换为字符串类型，而不是将整个表达式转换为字符串。例如： ``` plt.text(tem_max_hour + 0.15, tem_max + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) ``` 在这里，我将 `tem_max_hour` 和 `tem_max` 转换为字符串类型，以便在标注最高温度时使用。注意，这里不需要对 `tem_max_hour + 0.15` 和 `tem_max + 0.15` 进行任何类型转换，因为它们已经是浮点数类型的坐标值。
相关问题

plt.text(tem_max_hour + 0.15, tem_max + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

这个错误通常是由于你试图将一个浮点数和一个字符串相加导致的。`plt.text()` 函数的第一个和第二个参数应该是坐标值，即数字类型，但你在这里使用了 `tem_max_hour + 0.15` 和 `tem_max + 0.15`，这会将 `tem_max_hour` 和 `tem_max` 的值与 `0.15` 相加，从而导致类型错误。 为了避免这个错误，你可以将 `tem_max_hour` 和 `tem_max` 的类型转换为字符串类型，然后再进行字符串拼接。例如： ``` plt.text(str(tem_max_hour + 0.15), str(tem_max + 0.15), str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) ``` 注意，在这里我将 `tem_max_hour + 0.15` 和 `tem_max + 0.15` 转换为字符串类型，以便与 `str(tem_max)` 进行字符串拼接。

plt.text(str(tem_max_hour) + 0.15, str(tem_max) + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) # 标出最高温度 TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

这个错误是由于你试图将一个字符串和一个浮点数相加而导致的。 `plt.text()` 函数的第一个和第二个参数应该是浮点数类型的坐标值，但你在这里使用了 `str(tem_max_hour) + 0.15` 和 `str(tem_max) + 0.15`，这会将 `str(tem_max_hour)` 和 `str(tem_max)` 的结果与 `0.15` 相加，从而导致类型错误。 为了解决这个问题，你应该先将 `tem_max_hour` 和 `tem_max` 转换为字符串类型，然后再将它们与浮点数进行相加。例如： ``` plt.text(float(str(tem_max_hour)) + 0.15, float(str(tem_max)) + 0.15, str(tem_max), ha='center', va='bottom', fontsize=10.5) ``` 在这里，我将 `tem_max_hour` 和 `tem_max` 转换为字符串类型，然后使用 `float()` 函数将它们转换为浮点数类型，最后再将它们与 `0.15` 相加。注意，在这里只需要对 `tem_max_hour` 和 `tem_max` 进行类型转换，不需要对 `0.15` 进行转换，因为它已经是浮点数类型的。
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plt.text(air_max_hour + 0.15, air_max + 0.15, str(air_max), c='red', ha='center', va='bottom', ~~~~~~~~~~~~~^~~~~~ TypeError: can only concatenate str (not "float") to str

plt.text(air_max_hour + 0.15, air_max + 0.15, str(air_max), c='red', ha='center', va='bottom', fontsize=10) 上面的代码中，str(air_max) 将浮点数类型的 air_max 转换成字符串类型。这样就可以避免...

plt.text(air_max_hour % x1, air_max + 0.15, str(air_max), c='red', ha='center', va='bottom', ~~~~~~~~~~~~~^~~~ TypeError: not all arguments converted during string formatting

plt.text("%s %d:00" % (air_max_hour, x1), air_max + 0.15, str(air_max), c='red', ha='center', va='bottom') 在这个例子中，%s 表示将一个字符串插入到文本中，%d 表示将一个整数插入到文本中。% ...

plt.savefig( rnd_state_folder + 'mean_roc_auc_5_fold_cv_' + LABEL_1 + '_vs_' + LABEL_2 + \ '_for_rnd_state_' + str(i) + '.png') plt.cla() plt.close("all")

plt.savefig() 用于保存当前图形，rnd_state_folder 是保存路径，mean_roc_auc_5_fold_cv_ 是文件名前缀，LABEL_1 和 LABEL_2 是类别标签，i 是循环中的计数器，.png 是图片格式。plt.cla() 是清除当前图形，plt....

绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show()，使用interp函数来平滑数据

import matplotlib.pyplot as plt # 假设有原始的训练损失、测试损失、训练准确率、测试准确率数据 train_losses = [0.5, 0.4, 0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1, 0.05] test_losses = [0.6, 0.5, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25, ...

plt.title(print_res)

这行代码的作用是给当前的图形添加...但是这行代码似乎有问题，因为 plt.title() 函数需要传入一个字符串类型的参数，而 print_res 是一个函数调用，不是字符串，应该改为 plt.title(str(print_res())) 才能正确执行。

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs#投影方式 import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import fontManager da=pd.read_csv(r'E:\python11\STATION_58237.txt',sep='\s+') print(da) tem=da['TEM'] #print(tem.shape) rhu=da['RHU'] tem_ave=[] for i in range(0,24): tem_data=tem[i:147:24] print(tem_data) tem_ave[i]=np.mean(tem_data) print(tem_ave) plt.plot(tem_ave)帮我改一下

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ...plt.plot(tem_ave) plt.show() # 显示图形

这段代码是什么意思plt.text(0,1500,'overall_rating: ' + str(iso_rating.overall_rating()) + '\n' + 'corridor_rating: ' + str(iso_rating.corridor_rating()) + '\n' + 'phase_rating: ' + str(iso_rating.phase_rating()) + '\n' + 'magnitude_rating: ' + str(iso_rating.magnitude_rating()) + '\n' + 'slope_rating: ' + str(iso_rating.slope_rating()),fontsize = 10)

这段代码使用Matplotlib库中的text函数，在图表中添加了一段文本。其中0和1500分别表示文本的x和y坐标，后面的字符串是要显示的文本内容。这段代码使用了字符串拼接将评价指标的值与对应的评价指标名称拼接在一起，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout from keras.models import Sequential # 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=109, activation='linear')) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何用返回序列修改这段程序

max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model...

# 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109),return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 原为Dense(units=109) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何修改这段代码的数据维度让其可正常运行

max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 将特征数从 109 修改为 64 X = X[:, :, :64] # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_...

df_combined = pd.concat([df, df1], axis=1) # 绘制散点图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plt.scatter(df_combined.index, df_combined['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.scatter(df_combined.index, df_combined['上一年比本年倍数'], c='orange', cmap='Oranges', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('倍数') plt.yticks(np.arange(0, max(df_combined['上一年比本年倍数'])+20, 20)) plt.show() x and y must be the same size

在你的代码中，第二个 scatter 函数的 x 和 y 参数都是 ...plt.yticks(np.arange(0, max(df_combined['上一年比本年倍数'])+20, 20)) plt.show() 这样就可以将两个 DataFrame 中的数据合并并绘制在同一个图中了。

plt.title(sort_down_list[0]['cityname'])显示错误'str' object is not callable

在这个例子中，plt.title 被赋值为一个字符串，导致在调用 plt.title('some plot') 时出现 'str' object is not callable 错误。 要解决这个问题，您需要修改代码中的重复变量名，例如将变量名从 plt.title...

修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show() 首先，我们定义了一个名为 "event" 的变量，它是一个包含 "event" 字符串的列表，长度与 "pre_array" 和 "test...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False data=np.random.randint(40,101,(1000,)) bins=[40,60,70,80,90,100] c1,c2,c3,c4,c5 = plt.hist( data, bins=bins, align="mid", histtype='bar', rwidth=0.3, color='r', hatch='/',) h_1 = c1.sum() plt.text(50,h_1,s='不及格:'+'{}'.format(h_1),ha='center') h_2 = c2.sum() plt.text(65,h_2,s='及格:'+'{}'.format(h_2),ha='center') h_3 = c3.sum() plt.text(75,h_3,s='中等:'+'{}'.format(h_3),ha='center') h_4 = c4.sum() plt.text(85,h_4,s='良好:'+'{}'.format(h_4),ha='center') h_5 = c5.sum() plt.text(95,h_4,s='优秀:'+'{}'.format(h_5),ha='center') plt.title("成绩统计直方图") plt.xlabel("成绩区间") plt.xticks(bins) plt.ylabel("数量") plt.show()报错：not enough values to unpack (expected 5, got 3)怎么修改

plt.text(50, h_1, s='不及格:'+'{}'.format(h_1), ha='center') h_2 = c2.sum() plt.text(65, h_2, s='及格:'+'{}'.format(h_2), ha='center') h_3 = c3.sum() plt.text(75, h_3, s='中等:'+'{}'.format(h_3), ha...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征 y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=42) # 训练KNN模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) # 可视化训练集和测试集 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show() # 可视化KNN分类结果 plt.figure(figsize=(10, 6)) h = .02 # 网格步长 x_min, x_max = X[:, ].min() - .5, X[:, ].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='viridis', alpha=.5) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show()帮我检查改正这段代码

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='viridis', alpha=0.5) ...
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import matplotlib.pyplot as plt def linear_function(x): return 2*x + 1 x_values = range(-10, 11) y_values = [linear_function(x) for x in x_values] plt.plot(x_values, y_values) plt.xlabel('x') plt....

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