`iplot` can only run inside an IPython Notebook.

时间: 2024-04-02 17:33:33 浏览: 198
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安装ipython notebook

star5星 · 资源好评率100%
这是一个声明，告诉你 `iplot` 只能在 IPython Notebook 中运行，如果你在其他环境中调用 `iplot`，会出现错误。`iplot` 是 Plotly 提供的一种交互式绘图工具，它需要在 IPython Notebook 中运行才能实现交互式显示。如果你想在其他环境中使用 Plotly 绘图，可以考虑使用 `plot` 函数。
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We can now use a method to plot the loss surface of the network by projecting the parameter updates into two dimensions. You can find more information on that here. But you can just use the provided code. The contour plot will show how the loss will change if you would follow the two main directions of the past parameter updates. Think about the challenges and the optimization process of this landscape. What could impede the convergence of the net? # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x # the directions are calculated using the last sample as a reference directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) # compute the losses over the main directions of the gradient updates x, y, Z, _ = get_loss_grid(net, data_loader, loss_fn, directions=directions, resolution=(20, 20), scale=loss_coordinates.abs().max().item()) # plot the landscape as a contour plot fig = plot_contour(np.copy(x), np.copy(y), np.copy(Z), scale=True) fig.add_traces(go.Scatter(x=np.copy(loss_coordinates[0].cpu().numpy()), y=np.copy(loss_coordinates[1].cpu().numpy()))) print('loss samples:', np.array(losses)[state_ids]) conf_pltly() init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig) --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-62-26d05ea2d790> in <cell line: 3>() 1 # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x 2 # the directions are calculated using the last sample as a reference ----> 3 directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) 4 5 # compute the losses over the main directions of the gradient updates <ipython-input-60-6cc4aad7dcda> in get_state_directions(states, n_states, start_from, reference_id) 15 params.append(param.view(-1)) 16 ---> 17 params = torch.stack(params, dim=0) 18 reference = params[-1] 19 RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [200704] at entry 0 and [256] at entry 1这个错误怎么改

这个错误是由于在进行 torch.stack(params, dim=0) 操作时，params 中的张量维度不一致导致的。可以通过使用 torch.cat() 来代替 torch.stack()，将 params 列表中的张量按照指定维度拼接起来，从而避免这个错误。...

# Set cash inside the strategy cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(coc=True) # 设置启动资金 cerebro.broker.setcash(10000.0) # 设置交易单位大小 # cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000) # 设置佣金为千分之一 cerebro.broker.setcommission(commission=0.003) # 添加图表设置 cerebro.addobserver(bt.observers.Broker) cerebro.addobserver(bt.observers.Trades) cerebro.addobserver(bt.observers.DrawDown) # Set leverage #cerebro.broker.setcommission() # 添加分析指标 # 收益率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns') # 收益期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='_TimeReturn') # 计算最大回撤相关指标 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 回撤期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeDrawDown, _name='_TimeDrawDown') # 计算年化夏普比率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio', timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True, riskfreerate=0) # 计算夏普比率 # 交易统计信息，如获胜、失败次数 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='_TradeAnalyzer') # 运行回测 result = cerebro.run() # 输出回测结果 # 提取结果 print("--------------- 收益期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeReturn.get_analysis()) print("--------------- 最大回撤相关指标 -----------------") print(result[0].analyzers._DrawDown.get_analysis()) print("--------------- 回撤期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeDrawDown.get_analysis()) print(f"最终资金: {cerebro.broker.getvalue():,.2f} 元") print("收益率：",result[0].analyzers._Returns.get_analysis()['rtot']) print("夏普比率：",result[0].analyzers._SharpeRatio.get_analysis()['sharperatio']) # 绘制图表 cerebro.plot(iplot=False, style='candlestick', barup='red', bardown='green', volume=True, volup='red', voldown='green')这一代码显示IndentationError: unexpected indent

# Set cash inside the strategy cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(coc=True) # 设置启动资金 cerebro.broker.setcash(10000.0) # 设置交易单位大小 # cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000) ...

def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['healthy','diabetic'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=15), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=1.5))) layout = dict(title = 'Distribution of Outcome variable') fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig) p=sns.heatmap(data.corr(), annot=True,cmap ='hot')

这段代码看起来像是用Python的Plotly库和Seaborn库对数据进行可视化处理。其中，go.Pie()函数生成饼图，data['Outcome'].value_counts()是对数据中“Outcome”变量的统计，sns.heatmap()函数绘制热力图，data...

For Gradient Descent, we calculated the gradients for each sample individually. To improve the convergence behavior and to speed up the training process, we now consider batches of gradients. This stabilizes the convergence and prevents the parameters from being push in one direction and directly afterwards being pulled in the opposite direction. Therefore, we can use the gradient descent implementation and just swap the data loader to use the batched variant. The bad thing is that we need to iterate now multiple times over the dataset.帮我补全下面的代码。 net = ... epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.02) losses, states = ... fig = plot_losses(losses) conf_pltly() init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig)

init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig) Note that in this code, we've added a data loader that batches the data into sets of batch_size samples. We then iterate over this data loader, ...

Now train a OneFCNet using your Gradient Descent optimizer, the data loader which iterates over all samples in one batch with a Cross Entropy loss (hint: there is an implementation of PyTorch for this loss). For testing the optimizers we are not yet interested in the validation loss. So no need to provide a validation loader. 帮我按照上面的要求补充下面的代码 net = ... epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = ... losses, states = ... fig = plot_losses(losses) iplot(fig)

from IPython.display import display, clear_output # Define your OneFCNet model class OneFCNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc = nn.Linear(100, 10) def forward(self, x...

帮我根据上面的代码补充下面的代码 net = ... epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = ... losses, states = ... fig = plot_losses(losses) iplot(fig)

好的，根据您的要求，我来帮您补充代码如下： python # 定义模型 ... # 定义损失函数 ...plot_losses 函数是用于绘制损失值图表的函数，iplot 函数是用于在 Jupyter Notebook 中绘制图表的函数。

代码：data = [ go.Heatmap( z = food.iloc[:, 3:].corr().values, x = food.columns.values, y = food.columns.values, colorscale = 'Viridis', text = True, opacity = 1.0 ) ] layout = go.Layout( title = '各个营养指标的Pearson相关图', xaxis = dict(ticks='', nticks=36), yaxis = dict(ticks=''), width = 900, height = 700, ) fig = go.Figure(data = data, layout = layout) py.iplot(fig, filename = 'labelled-heatmap')，报错：ValueError: Invalid value of type 'builtins.bool' received for the 'text' property of heatmap Received value: True The 'text' property is an array that may be specified as a tuple, list, numpy array, or pandas Series

这个报错意味着你在 go.Heatmap() 中将 text 属性设置为了布尔值 True，但是该属性应该被设置为包含文本内容的列表或数组...py.iplot(fig, filename='labelled-heatmap') 这样就可以生成带有文本的热力图了。

# project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x # the directions are calculated using the last sample as a reference directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) # compute the losses over the main directions of the gradient updates x, y, Z, _ = get_loss_grid(net, data_loader, loss_fn, directions=directions, resolution=(20, 20), scale=loss_coordinates.abs().max().item()) # plot the landscape as a contour plot fig = plot_contour(np.copy(x), np.copy(y), np.copy(Z), scale=True) fig.add_traces(go.Scatter(x=np.copy(loss_coordinates[0].cpu().numpy()), y=np.copy(loss_coordinates[1].cpu().numpy()))) print('loss samples:', np.array(losses)[state_ids]) conf_pltly() init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig)帮我完善这段代码

5. 使用 Plotly 的 conf_pltly 函数和 init_notebook_mode 函数配置绘图环境，然后使用 iplot 函数显示图像。 需要注意的是，这段代码中使用了一些自定义的函数，如 get_state_directions、get_loss_grid...

heart.pivot(values="age",columns="target").iplot(kind="box")为什么没有结果

这段代码缺少必要的库和数据，因此无法运行。你需要先导入必要的库（比如plotly库）并且准备好数据（比如一个pandas dataframe），然后才能运行这段代码。 另外，这段代码中的数据处理也可能存在问题。...
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