plot = figure(title = '里约奥运会大项及奖牌数量', x_axis_label = '奖牌数量', y_axis_label = '运动员数量', plot_width = 800, plot_height = 500, tooltips = TOOLTIPS)报错 unexpected attribute 'plot_width' to figure, similar attributes are outer_width, width or min_width
时间: 2024-04-01 09:34:06 浏览: 17
这个错误通常是因为你的Bokeh版本太低导致的。`plot_width`和`plot_height`是Bokeh 1.0及以上版本中的属性,如果你的版本低于1.0,那么它们将不会被识别。可以通过以下方法解决该问题:
1. 更新Bokeh到最新版本:可以使用`pip install --upgrade bokeh`命令来更新Bokeh,确保你使用的是1.0及以上版本。
2. 替换`plot_width`和`plot_height`属性:如果你无法升级到Bokeh 1.0或更高版本,那么你可以使用`width`和`height`属性来替换`plot_width`和`plot_height`。例如,将`plot_width = 800, plot_height = 500`替换为`width = 800, height = 500`。
相关问题
x_axis = range(epochs)
`x_axis = range(epochs)` 是一个Python代码片段,用于定义一个从0到 `epochs-1` 的整数范围,以作为绘制BP神经网络的test_loss图形的x轴取值。
在绘制BP神经网络的test_loss图形时,我们通常需要将每一轮训练的损失值(loss)记录下来,并将这些损失值绘制成一条曲线。为了绘制这条曲线,我们需要定义x轴的取值范围。
在这个代码片段中,`range(epochs)` 函数返回一个从0到 `epochs-1` 的整数范围,这个范围包含了所有的训练轮数。将这个范围赋值给变量 `x_axis`,我们就得到了一个包含所有训练轮数的整数序列,用于作为绘图函数的x轴取值。
例如,如果我们想要绘制一个训练了50轮的BP神经网络的test_loss图形,可以使用以下代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义一个列表,用于存储每一轮训练的损失值
losses = []
# 循环进行多轮训练
for epoch in range(50):
# 进行一轮训练,并记录损失值
loss = train_one_epoch()
losses.append(loss)
# 定义x轴的取值范围(从0到49)
x_axis = range(50)
# 绘制损失值曲线
plt.plot(x_axis, losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss')
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们使用一个循环进行50轮训练,并将每一轮训练的损失值添加到 `losses` 列表中。然后,我们使用 `range(50)` 函数定义了一个从0到49的整数范围,并将其存储在 `x_axis` 变量中。最后,我们使用 `plt.plot()` 函数和其他绘图函数来绘制损失值曲线。
plt.plot(a, train_score, label='train_score')
这行代码用于在Matplotlib中绘制一条折线图。具体来说,它使用`plt.plot()`函数绘制一条折线,其中`a`是折线的横坐标数据,`train_score`是折线的纵坐标数据,`label`参数指定折线的标签为`train_score`。
在Matplotlib中,我们可以使用`plt.plot()`函数绘制折线图。该函数的第一个参数是折线的横坐标数据,第二个参数是折线的纵坐标数据,可选的第三个参数`label`用于指定折线的标签。
例如,我们可以使用以下代码绘制一条简单的折线图:
```
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [0.1, 0.3, 0.2, 0.4, 0.5]
plt.plot(x, y, label='Line 1')
plt.legend()
plt.show()
```
这会在Matplotlib中绘制一条折线,横坐标为1到5,纵坐标为0.1到0.5,标签为`Line 1`。最后两行代码用于添加图例和显示图形。