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C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:31: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(history.history['loss']) C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py:37: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

时间: 2023-07-21 08:05:49 浏览: 160
这个警告是由于 Matplotlib 库版本的问题引起的。这个警告表明,您使用的 Matplotlib 版本将在未来的两个较小版本中删除支持“FigureCanvases”而不带有“required_interactive_framework”属性的功能。这可能会影响您的代码在未来的 Matplotlib 版本中的可用性。建议您更新 Matplotlib 库版本以消除这个警告。您可以通过以下命令来更新 Matplotlib 库: ``` pip install --upgrade matplotlib ``` 这将安装最新版本的 Matplotlib 库,以便您的代码能够与未来版本的 Matplotlib 兼容。
相关问题

如何解决Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

这个错误的原因是因为你的训练预测的结果(train_predict)的形状是(611,1),而你的缩放器(scaler)的形状是(611,2)。这意味着你的数组的维度不匹配,无法广播。 要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法: 1. 确保你的训练数据(train_data)的形状与缩放器(scaler)的形状匹配。如果不匹配,你可以尝试调整训练数据的形状或重新训练缩放器。 2. 如果你确定你的训练数据和缩放器的形状是匹配的,你可以尝试在调用inverse_transform()方法之前,使用reshape()方法将train_predict的形状改变为(611,2)。 3. 另外一个解决方法是在初始化缩放器(scaler)时,将参数fit_inverse_transform设置为True,这将允许你使用inverse_transform()方法来逆转缩放操作。 希望能对你有所帮助。

OSError: [Errno 22] Invalid argument: '"C:\\Users\\马斌\\Desktop\\NGSIM_data_processing\\NGSIM_Data.csv"'

这个错误通常是由于文件路径中的某些字符或格式不正确导致的,您可以尝试以下解决方案: 1. 检查文件路径是否正确,确保使用斜杠“/”而不是反斜杠“\”。 2. 确保文件名和扩展名正确,例如“.csv”。 3. 如果文件路径中包含空格或其他特殊字符,请使用引号将其括起来。 4. 确认文件是否存在,如果不存在,请创建一个新文件或重新下载该文件。 5. 如果您使用的是Python,尝试使用原始字符串来表示文件路径,例如 r"C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\NGSIM_Data.csv"。 希望这些解决方案能够帮助您解决问题。
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如何解决D:\python\python3.9.5\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/NGSIM_data_processing/30s/x-y.py C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\30s\x-y.py:12: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(x, y) C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\30s\x-y.py:20: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 36724 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8F74}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:68: UserWarning: Glyph 26512 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6790}) missing from current font. self.figure.tight_layout() D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 36724 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8F74}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\pyCharm\PyCharm 2020.2\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:69: UserWarning: Glyph 26512 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6790}) missing from current font. FigureCanvasAgg.draw(self)

D:\python\python3.9.5\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/NGSIM_data_processing/80s/x-y.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\x-y.py", line 6, in <module> data = pd.read_csv('车辆:1499序:2结果数据换算单位.csv') File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 912, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 577, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1407, in __init__ self._engine = self._make_engine(f, self.engine) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1679, in _make_engine return mapping[engine](f, **self.options) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\c_parser_wrapper.py", line 93, in __init__ self._reader = parsers.TextReader(src, **kwds) File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 548, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 637, in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 848, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 859, in pandas._libs.parsers.TextReader._check_tokenize_status File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 2017, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb1 in position 0: invalid start byte Process finished with exit code 1

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆:274序:4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

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