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()
时间: 2024-03-07 20:49:59 浏览: 34
根据您提供的代码,似乎没有定义 "event"。因此,您需要先定义 "event" 然后再使用它来绘制线图。
下面是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# define event
event = ["event"] * len(pre_array)
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels, 'event': event})
# plot the data
plt.plot(pre_array, 'g')
plt.plot(test_labels, "r")
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()
```
首先,我们定义了一个名为 "event" 的变量,它是一个包含 "event" 字符串的列表,长度与 "pre_array" 和 "test_labels" 相同。然后,我们使用这些变量定义了一个 Pandas DataFrame。最后,我们使用 Seaborn 绘制了带有 "event" 颜色编码的折线图。
相关问题
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 event
event = ["event"] * len(pre_array)
# create dataframe with index
df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}, index=range(len(pre_array)))
# plot the data
plt.plot(pre_array, 'g')
plt.plot(test_labels, "r")
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()
```
在这个版本的代码中,我们使用 `range()` 函数生成了一个长度为 `len(pre_array)` 的整数索引,并将其传递给 DataFrame 的 `index` 参数。这样,您的 DataFrame 就有了一个索引,就不会再出现 "If using all scalar values, you must pass an index" 的错误了。
将plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")转换成这种格式:sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event")
这两行代码使用了不同的库和不同的绘图函数,因此不能直接进行转换。
`plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")` 是使用Matplotlib库在Python中绘制线图的代码,绘制了两条线,一条绿色的线和一条红色的线。它们的数据来自于 `pre_array` 和 `test_labels` 数组。
`sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event")` 是使用Seaborn库在Python中绘制线图的代码,绘制了一条或多条线,根据 `hue` 参数指定的分类变量来区分。它们的数据来自于一个DataFrame `df`,其中 `x` 和 `y` 参数指定了要绘制的数据列。
如果你想要将 `plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r")` 转换成Seaborn风格的代码,需要将 `pre_array` 和 `test_labels` 数据以DataFrame的形式传入,然后使用 `sns.lineplot()` 函数来绘制线图,如下所示:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 将数据转换成DataFrame
df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels})
# 使用Seaborn绘制线图
sns.lineplot(data=df, palette=['g', 'r'])
```
这样会绘制一条绿色的线和一条红色的线,颜色由 `palette` 参数指定。但是这种方法可能没有直接使用Matplotlib库的方法简洁。
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