sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") NameError: name 'sns' is not defined

这个错误通常发生在您尝试使用没有导入的库或模块时。

在这种情况下，您需要确保您已经导入了需要使用的所有库或模块。在这个例子中，似乎您没有导入 `seaborn` 库，因此在使用 `sns.lineplot` 函数时会出现 `NameError: name 'sns' is not defined` 错误。

您可以通过在代码的开头添加以下导入语句来解决这个问题：

import seaborn as sns

这将导入 `seaborn` 库并使其可用于您的代码。然后，您可以再次运行代码并确保没有其他错误。

相关问题

sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event")中的 hue="event")是什么

`sns.lineplot` 是 `seaborn` 库中的一个函数，用于绘制线图。其中，`hue` 是一个可选参数，用于对数据进行分组并为每个分组绘制一个线条。在 `hue` 参数中，您需要指定一个列名或值，以便 `sns.lineplot` 可以将数据分成不同的组，并在每个组中绘制一条线。

在这个例子中，`data` 参数是一个包含您的数据的数据帧，`x` 和 `y` 参数是您想要在图形中显示的数据列的列名。`hue` 参数指定了一个名为 `event` 的列，它将数据分成不同的事件，并为每个事件绘制一条线。

例如，如果您有一个数据集，其中包含日期、销售额和销售地点三列，您可以使用以下代码绘制一个线图并按销售地点对数据进行分组：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# create a sample data frame
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
                   'sales': [100, 150, 200, 180, 220],
                   'location': ['New York', 'San Francisco', 'New York', 'Chicago', 'San Francisco']})

# plot the data
sns.lineplot(data=df, x="date", y="sales", hue="location")

在这个版本的代码中，我们创建了一个包含日期、销售额和销售地点三列的示例数据帧。我们将 `location` 列作为 `hue` 参数的值传递给 `sns.lineplot` 函数，以便将数据分成不同的销售地点，并为每个地点绘制一条线。

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：

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。