import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show()用pycham运行报错了

在Pycharm运行matplotlib的时候，有时候需要手动设置backend才能正常显示图像。可以在代码中添加以下两行代码：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

这样就可以使用Tkinter作为matplotlib的backend，正常显示图像。具体代码如下：

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
plt.show()

如果还是无法显示图像，可以尝试更新matplotlib库或者重新安装matplotlib库。

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import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show() plt.waitforbuttonpress()报错了

在使用`plt.waitforbuttonpress()`函数时，需要在图像窗口中按下鼠标或键盘才能继续执行程序。如果没有按下任何键或鼠标，程序就会一直停留在这里，直到用户手动关闭窗口。但是在一些情况下，可能会出现无法正常响应鼠标或键盘事件的情况，导致程序一直停留在这里，这时就会出现错误。

可以尝试使用`plt.show(block=True)`或者`input()`代替`plt.waitforbuttonpress()`来等待用户输入，例如：

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
plt.show(block=True)

或者

import torch 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.linspace(-10, 10, num=100) 
act = torch.nn.SiLU() 
pred = act(torch.from_numpy(x)) 
y = pred.detach().numpy()  

plt.plot(x, y) 
input("Press Enter to continue...")

这样就可以等待用户输入后再继续执行程序。

import torch import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-2, 2, 50) y = -1.13*x-2.14*x**2+3.15*x**3-0.01*x**4+0.512 plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), "r") plt.show()有什么错误

代码中的 `plt.scatter` 函数的参数顺序有误，应该是先传入 `x` 数据，再传入 `y` 数据，最后才是设置点的属性。修改后的正确代码如下：

import torch 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = torch.linspace(-2, 2, 50) 
y = -1.13*x-2.14*x**2+3.15*x**3-0.01*x**4+0.512 

plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), c="r") 
plt.show()

这样就可以正确地显示散点图了。