NameError: name 'pyplot' is not defined

这个错误通常是因为没有正确导入 `pyplot` 模块。你需要在代码开头添加以下行：

import matplotlib.pyplot as plt

然后在使用 `pyplot` 模块时，使用 `plt` 替代 `pyplot`，例如：

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

这样就能正确地使用 `pyplot` 模块了。

相关问题

上述代码分别报错：NameError: name 'np' is not defined，NameError: name 'w' is not defined，NameError: name 'loss_history' is not defined，请解决

上述错误是因为你在代码中引用了未定义的变量。下面是修正后的代码，包含了对numpy、初始权重向量w以及历史损失loss_history的初始化：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('BostonHousingData.csv')
X = data.drop('MEDV', axis=1)  # 特征矩阵
y = data['MEDV']  # 目标变量

# 初始化参数
n_features = X.shape[1]
w = np.random.randn(n_features)  # 初始化随机权重
learning_rate = 0.01
epochs = 1000

# 手动实现梯度下降并记录历史损失
def gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs):
    m = len(y)
    loss_history = []
    for epoch in range(epochs):
        y_pred = np.dot(X, w)
        loss = (1/m) * np.mean((y - y_pred)**2)
        
        dw = -(2/m) * np.dot(X.T, (y - y_pred))
        w -= learning_rate * dw
        
        loss_history.append(loss)
    
    return w, loss_history

w, loss_history = gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs)

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(loss_history)
plt.title('Loss Function vs. Epochs')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(range(len(y)), y, label='Actual Prices')
plt.plot(range(len(y)), np.dot(X, w), label='Predicted Prices', color='red')
plt.legend()
plt.title('Actual vs. Predicted Prices (50 Samples)')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Price')

plt.tight_layout()
plt.show()

现在，代码应该不会报错了。注意这里的`np.random.randn(n_features)`用于初始化随机权重，以便在第一次运行时有初始值。如果你之前已经运行过一次并且得到了w，那么再次运行时需要保留w的值，而不是每次都重新随机初始化。

NameError: name 'subfolder' is not defined

非常抱歉，我在之前的回答中犯了一个错误。在 `create_boxplot` 函数中，`subfolder` 变量没有定义。这是因为 `subfolder` 变量只在 `extract_data` 函数中定义，并不在 `create_boxplot` 函数的作用域内。

为了解决这个问题，我们可以修改代码，将 `subfolders` 列表作为参数传递给 `create_boxplot` 函数。这样，我们可以在外部循环中使用 `subfolders` 列表，并将其作为参数传递给 `create_boxplot` 函数。修改后的代码如下：

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import sys


def extract_data(rbp_name):
    data = []
    subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA']
    for subfolder in subfolders:
        folder_path = os.path.join(rbp_name, subfolder, '3.normalization')
        ctrl_file = os.path.join(folder_path, f'Ctrl_{subfolder}_rpm.txt')
        rep1_file = os.path.join(folder_path, f'rep1_{subfolder}_rpm.txt')
        rep2_file = os.path.join(folder_path, f'rep2_{subfolder}_rpm.txt')

        with open(ctrl_file, 'r') as f:
            ctrl_data = [line.strip().split('\t')[1] for line in f]

        with open(rep1_file, 'r') as f:
            rep1_data = [line.strip().split('\t')[1] for line in f]

        with open(rep2_file, 'r') as f:
            rep2_data = [line.strip().split('\t')[1] for line in f]

        data.append(ctrl_data)
        data.append(rep1_data)
        data.append(rep2_data)

    return data

def create_boxplot(rbp_name, data, subfolders):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.boxplot(data)

    x_labels = [f'Ctrl_{subfolder}', f'rep1_{subfolder}', f'rep2_{subfolder}'] * len(subfolders)
    ax.set_xticklabels(x_labels, rotation=45)

    plt.savefig(os.path.join(rbp_name, f'{rbp_name}_boxplot.pdf'))
    plt.close()

if __name__ == "__main__":
    rbp_name = sys.argv[1]
    subfolders = ['lncRNA', 'miRNA', 'mRNA', 'snoRNA', 'snRNA', 'tRNA']

    # 提取数据
    data = extract_data(rbp_name)

    # 创建箱线图
    create_boxplot(rbp_name, data, subfolders)

通过将 `subfolders` 列表作为参数传递给 `create_boxplot` 函数，并在函数内部使用它，我们可以解决 `NameError` 错误。请尝试运行修改后的代码，看看问题是否解决了。如果还有其他问题，请随时提问。