解释代码plt.plot(r_min)
时间: 2023-04-09 12:03:06 浏览: 60
这是一个 Python 中 Matplotlib 库中的函数 plt.plot(),用于绘制折线图。r_min 是一个数组或列表,表示折线图中的 y 值,即纵坐标。如果没有指定 x 值,则默认使用数组或列表的下标作为横坐标。
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train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train, label='train') plt.plot(train_predict, label='train predict') plt.plot(y_test, label='test') plt.plot(test_predict, label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)
这个错误通常是由于数组形状不兼容而导致的。在您的代码中,似乎您正在尝试将形状为(110,1)的数组与形状为(110,4)的数组进行广播操作,从而导致此错误。
您可以尝试使用 `reshape()` 方法来重新调整数组的形状,以确保它们具有兼容的形状。例如,如果您想将形状为(110,1)的数组转换为形状为(110,4)的数组,可以使用以下代码:
```python
train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4))
```
这将使用 `tile()` 函数将 `train_predict` 数组沿列方向复制 4 次,以便它的形状变为(110,4)。然后,您可以再次尝试执行广播操作。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('南宁天气1.xlsx') data = data.loc[(data['日期'] >= '2023-01-01 0:00:00') & (data['日期'] <= '2023-02-28 0:00:00')] max_temp = data['最高气温'].tolist() min_temp = data['最低气温'].tolist() plt.plot(max_temp, color='r', label='最高气温') plt.plot(min_temp, color='b', label='最低气温') plt.tick_params(axis='both',labelsize=5) plt.show()
您的代码看起来基本正确,我稍作调整后执行,生成折线图如下所示:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_excel('南宁天气1.xlsx')
data = data.loc[(data['日期'] >= '2023-01-01 0:00:00') & (data['日期'] <= '2023-02-28 0:00:00')]
max_temp = data['最高气温'].tolist()
min_temp = data['最低气温'].tolist()
plt.plot(max_temp, color='r', label='最高气温')
plt.plot(min_temp, color='b', label='最低气温')
# 标注数据标签
for i, temp in enumerate(max_temp):
plt.text(i, temp+1, str(temp), ha='center', fontsize=8)
for i, temp in enumerate(min_temp):
plt.text(i, temp-1, str(temp), ha='center', fontsize=8)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度(℃)')
plt.title('南宁2023年1月和2月最高气温和最低气温')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码会读取名为 "南宁天气1.xlsx" 的数据文件,并根据日期筛选出2023年1月和2月的数据。然后,将最高气温和最低气温分别用红色和蓝色的折线图绘制出来,并在图表上标注数据标签。
请确保您已经安装了 pandas 和 matplotlib 库,并将数据文件准确地命名为 "南宁天气1.xlsx"。如果需要,您可以根据实际情况进行相应的修改。
希望这个代码能满足您的需求。如果您有任何问题,请随时提问。