这段代码有什么错误plt.text(0,1500,'overall_rating: ', iso_rating.overall_rating() \r'corridor_rating: ', iso_rating.corridor_rating()\n'phase_rating: ', iso_rating.phase_rating()\n'magnitude_rating: ', iso_rating.magnitude_rating()\n'slope_rating: ', iso_rating.slope_rating()',fontsize = 10)

时间: 2024-03-04 14:49:01 浏览: 226
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cSharp-and-plt.rar_C# plt_PLT_PLT 解析_c#解析plt_plt文件

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这段代码存在语法错误。应该将`\r`和`\n`移动到字符串的末尾，而不是放在逗号后面。应该是这样的： ``` 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) ``` 这样就可以正确地显示评价指标的值，并将它们显示在不同的行上。
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plt.text(0,1500,'overall_rating: \roverall_rating\ncorridor_rating:\nphase_rating:\nmagnitude_rating:\nslope_rating:',fontsize = 10)

这行代码使用了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。其中\roverall_rating表示overall_rating的值将会被显示在这个位置，\n则...

根据报错：raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index") ValueError: If using all scalar values, you must pass an index，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()

根据错误信息，您需要为 DataFrame 传递一个索引。您可以使用 range() 函数生成一个整数索引，代码如下： python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # define ...

plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(train_data[0], train_data[1], label='true') plt.plot(train_data.iloc[n_steps:, 0], model_stacked.predict(np.hstack((model_lstm.predict(train_x.reshape((-1, n_steps, len(top_freqs_idx)))), model_svr.predict(train_x[:, low_freqs_idx])).reshape((-1, 1))), label='pred') plt.xlabel('time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show()以上代码报错，解释原因

这段代码缺少了分号 (;) 或者换行符，应该写成这样： plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(train_data[0], train_data[1], label='true') plt.plot(train_data.iloc[n_steps:, 0], model_stacked.predict(np....

for level in contour.levels: for contour_path in contour.collections: if contour_path.get_paths()[0].vertices[0][1] < -1.5: # 限制标注位置 continue plt.text(*contour_path.get_paths()[0].vertices.mean(axis=0), f'{level:.2f}', ha='center', va='center', rotation=45) 运行报错，数组越界

plt.text(*contour_path.get_paths()[0].vertices.mean(axis=0), f'{level:.2f}', ha='center', va='center', rotation=45) 这将跳过循环并继续执行代码，如果contour.collections为空。

优化这段代码import pandas as pd import xlrd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np table1=pd.read_excel("grouped_order_sale.xlsx",sheet_name='Sheet1') row1=pd.read_excel("grouped_order_sale.xlsx",sheet_name='Sheet1') for i in range(len(row1)): if row1[i]=='first_cate_code': oneindex1=i elif row1[i]=='ord_qty': oneindex2=i firstcate=table1.col_values(oneindex1,1) ord=table1.col_values(oneindex2,1) Firstcate=list(sorted(set(firstcate))) Ord_Number=[] for i in range(len(Firstcate)): sum=0 for j in range(len(ord)): if(firstcate[j]==Firstcate(j)): sum+=ord[j] Ord_Number.append(int(sum)) plt.xlabel('first_cate_code') plt.ylabel('ord_qty') plt.bar(Firstcate,Ord_Number) for a,b in zip(left,height): plt.text(a,b+1,b,ha='center',va='bottom') plt.show()

我可以帮你优化这段代码。首先，你可以通过一次读取数据来替换两次读取数据，如下所示： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt table1 = pd.read_excel("grouped_order_sale.xlsx", sheet_name...

# 绘制传感器节点图 def plot_sensor_nodes(title, known_node_positions, unknown_node_positions): known_x = known_node_positions[:, 0] known_y = known_node_positions[:, 1] unknown_x = unknown_node_positions[:, 0] unknown_y = unknown_node_positions[:, 1] plt.figure() plt.scatter(known_x, known_y, c='blue', label='Known Nodes') plt.scatter(unknown_x, unknown_y, c='red', label='Unknown Nodes') plt.title(title) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.xlim(0, space_size[0]) plt.ylim(0, space_size[1]) plt.legend() plt.show()

这段代码看起来是正确的，它定义了一个plot_sensor_nodes函数来绘制传感器节点的散点图。该函数接受一个标题、已知节点位置和未知节点位置作为参数，并使用Matplotlib库来创建一个散点图。 你可以将这段代码添加...

data1=df_train.loc[(df_train['LABEL']==0)] data2=df_train.loc[(df_train['LABEL']==1)] x=data1["REVIEW_ID"] y=data1["RATING"] x1=data2["REVIEW_ID"] y2=data2["RATING"] plt.xlabel("REVIEW_ID") plt.ylabel("RATING") plt.show()

这段代码的作用是将 LABEL 为 0 和 1 的两类评论的 REVIEW_ID 和 RATING 分别取出，然后用 Matplotlib 画出它们的散点图，横轴为 REVIEW_ID，纵轴为 RATING。通过观察散点图，我们可以初步了解两类评论的分布情况和...

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] 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()

这段代码使用了Python中的numpy和matplotlib库，生成了一个成绩统计直方图。其中，np.random.randint函数用于生成随机的成绩数据，bins定义了成绩区间，hist函数用于绘制直方图。代码中使用了text函数添加了每个区间...

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

这个错误通常是因为 bins 参数指定的区间数量与返回值的数量不匹配导致的。 在这段代码中，bins 参数指定了 6 个区间，但是只有 3 个返回值。这是因为 hist 函数默认只返回三个值，分别是： 1. 直方图数据（频数）...

解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种可以显示分类器性能的矩阵，其中每个单元格表示预测的类别与实际类别之间的关系。 该函数使用了以下参数： - cm：混淆矩阵数据 - target_names：类别的名称...

代码解释import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(font="Kaiti", style="ticks", font_scale=1.4) matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('战狼2-观看后=清洗后的数据(1).xlsx') # 指定要绘制词云图的列 column_name = '评论内容' # 获取指定列的文本数据 column_data = df[column_name].astype(str) # 统计文本频次 text_counts = column_data.value_counts() # 只保留前 20 个数据 text_counts = text_counts[:20] # 绘制密度条形图 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.bar(text_counts.index, text_counts.values, alpha=0.7) plt.xlabel(column_name) plt.ylabel('Frequency') plt.title('Density Bar Plot') plt.xticks(rotation=60, ha='right') # 设置 x 轴文字右对齐 plt.tight_layout() plt.show() # 将图形保存为 PNG 文件 plt.savefig('2_密度条形图.png', bbox_inches='tight')

这段代码是用来生成一个密度条形图。首先导入了需要的库，包括matplotlib用于绘图，pandas用于数据处理，seaborn用于设置绘图样式。然后设置了字体、样式和字体大小等参数。接下来读取了一个Excel文件中的数据，并...

plt.figure() plt.bar(x=table3.index,height=table3['trip_distance'],color='pink',edgecolor='r',linestyle='--',linewidth=3,width=0.8) plt.xticks(table3.index) plt.xlables('passenger_count',fontproperrties='Kaiti',fontsize=14,color='r') plt.ylables('trip_distance',fontproperrties='Kaiti',fontsize=14,color='r') plt.show()代码有什么问题

在这段代码中有一个错误，即在设置x轴标签时使用了xlables而不是xlabel，因此应该将plt.xlables修改为plt.xlabel。修改后的代码如下： plt.figure() plt.bar(x=table3.index,height=table3['trip_...

优化这段代码 s_len = [] s_tokens = sent_tokenize(text) for i in s_tokens: w_tokens = word_tokenize(i) s_len.append(len(w_tokens)) x_axis = np.arange(0,len(s_len)) plt.scatter(x_axis,s_len) plt.show()

s_tokens = sent_tokenize(text) s_len = [len(word_tokenize(i)) for i in s_tokens] x_axis = np.arange(len(s_len)) plt.scatter(x_axis, s_len) plt.show()

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

这段代码是一个爬取豆瓣电影 Top250 榜单信息的爬虫，主要实现以下功能： 1. 发送 GET 请求并获取响应，获取电影列表页面的 HTML 代码。 2. 解析 HTML 代码，获取电影信息，包括电影排名、电影名称、导演、演员、...

解释这段代码的意思import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Neck_Fz_sim = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sim.txt", delimiter=",",) Neck_Fz_sled = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sled140ms.txt", delimiter=",",) from objective_rating_metrics.rating import ISO18571 iso_rating = ISO18571(reference_curve=Neck_Fz_sled, comparison_curve=Neck_Fz_sim) overall_rating = iso_rating.overall_rating() print(str(overall_rating)) print('overall_rating: ', iso_rating.overall_rating()) print('corridor_rating: ', iso_rating.corridor_rating()) print('phase_rating: ', iso_rating.phase_rating()) print('magnitude_rating: ', iso_rating.magnitude_rating()) print('slope_rating: ', iso_rating.slope_rating()) x_data_sim = Neck_Fz_sim[...,0] y_data_sim = Neck_Fz_sim[...,1] x_data_sled = Neck_Fz_sled[...,0] y_data_sled = Neck_Fz_sled[...,1] plt.plot(x_data_sim,y_data_sim,linewidth=2,label = 'simulation') plt.plot(x_data_sled,y_data_sled,linewidth=2,label = 'sled') plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.05),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.05), color='g', alpha=0.2) plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.5),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.5), color='y', alpha=0.2) plt.text(0,1500,'overall_rating: \roverall_rating\ncorridor_rating:\nphase_rating:\nmagnitude_rating:\nslope_rating:',fontsize = 10) plt.title("Neck Lower Fz") plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Force(N)") plt.show()

这段代码是一个用于评估仿真与实验数据之间差异的程序，其中包括了ISO 18571评估方法。代码首先使用NumPy中的loadtxt函数从两个文件中加载数据，并将其分别存储在Neck_Fz_sim和Neck_Fz_sled变量中。接着，使用...

解释这段代码的意思Neck_Fz_sim = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sim.txt", delimiter=",", ) Neck_Fz_sled = np.loadtxt("Neck Lower Fz_sled140ms.txt", delimiter=",", ) from objective_rating_metrics.rating import ISO18571 iso_rating = ISO18571(reference_curve=Neck_Fz_sled_sim, comparison_curve=Neck_Fz_sim_140ms) overall_rating = iso_rating.overall_rating() print(str(overall_rating)) print('overall_rating: ', iso_rating.overall_rating()) print('corridor_rating: ', iso_rating.corridor_rating()) print('phase_rating: ', iso_rating.phase_rating()) print('magnitude_rating: ', iso_rating.magnitude_rating()) print('slope_rating: ', iso_rating.slope_rating()) x_data_sim = Neck_Fz_sim[...,0] y_data_sim = Neck_Fz_sim[...,1] x_data_sled = Neck_Fz_sled[...,0] y_data_sled = Neck_Fz_sled[...,1] plt.plot(x_data_sim,y_data_sim,linewidth=2,label = 'simulation') plt.plot(x_data_sled,y_data_sled,linewidth=2,label = 'sled') plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.05),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.05), color='g', alpha=0.2) plt.fill_between(x_data_sled,y_data_sled + max(np.abs(y_data_sled) * 0.5),y_data_sled - max(np.abs(y_data_sled) * 0.5), color='y', alpha=0.2) plt.text(0,1500,'overall_rating: \roverall_rating\ncorridor_rating:\nphase_rating:\nmagnitude_rating:\nslope_rating:',fontsize = 10) plt.title("Neck Lower Fz") plt.xlabel("Time(s)") plt.ylabel("Force(N)") plt.show()

这段代码的意思是首先从两个文件中分别加载数据，然后使用ISO18571评估指标来计算两个曲线之间的相似度。接着使用不同的评估指标来计算总体评估、走廊评估、相位评估、大小评估和斜率评估。最后，使用matplotlib库来...

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，...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依