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plt.plot不出图

时间: 2023-10-29 18:54:37 浏览: 296
可能有几个原因导致`plt.plot`无法绘制图形。首先，请确保您已经导入了必要的库，如`matplotlib.pyplot`。其次，请检查您是否提供了正确的数据和参数。以下是一些常见的解决方法： 1. 检查数据：确保您传递给`plt.plot`的数据是正确的。例如，确保传递给`x`和`y`参数的数据是正确的。 2. 显示图形：在调用`plt.plot`之后，使用`plt.show()`来显示图形。如果您在使用Jupyter Notebook等交互式环境，则可能不需要该步骤。 3. 检查图像格式：有时，绘图可能在后台生成，但没有显示在屏幕上。尝试使用不同的图像格式，如PNG或SVG，来查看是否可以解决问题。 4. 检查绘图设置：有时，绘图可能被隐藏或被其他元素覆盖。检查并调整绘图的大小、位置等设置。 如果您仍然无法解决问题，请提供更多的细节和代码示例，以便我可以更好地帮助您调试。
相关问题

x_axis = range(num_epochs) # 绘制折线图 plt.plot(x, test_loss, label='Test Loss') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Test Loss Curve') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') # 显示图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()这串代码不出图

这段代码可能存在问题。请检查以下几个方面： 1. 检查是否导入了必要的库，如matplotlib。 2. 检查变量num_epochs和test_loss是否有值，并且是否正确。 3. 检查是否有其他代码导致了plt.show()无法显示图形。可以尝试将plt.show()语句放到代码的最后一行。 4. 检查绘图的数据格式是否正确。如果数据格式不正确，可能会导致图形无法正确绘制。 如果以上方法都无法解决问题，可以尝试使用其他绘图库或者在线绘图工具来绘制图形。

x_axis = range(num_epochs) # 绘制折线图 plt.plot(x, test_loss, label='Test Loss') # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Test Loss Curve') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') # 显示图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show()这串代码不出图解决代码

可以尝试在代码中添加以下两行代码，这可能会解决问题： ``` import matplotlib.pyplot as plt plt.switch_backend('agg') ``` 第一行语句引入matplotlib库，第二行语句将绘图后端改为非交互式后端，以便在不使用图形界面的情况下生成图形。如果仍然无法解决问题，可以尝试使用其他绘图库或者在线绘图工具来绘制图形。
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然而，有时用户可能会遇到一个棘手的问题，即使用plt.savefig()保存图片后，打开发现图片内容是一片空白。这个问题通常是由于调用plt.show()和plt.savefig()的顺序不当导致的。 plt.show()函数的作用是显示...
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在描述的场景中，如果在循环中使用plt.imshow()和plt.show()显示批量图片，每次迭代都会创建新的图像窗口，并且旧的窗口不会被正确关闭，从而导致内存占用持续增加。为了解决这个问题，可以采取以下策略： 1. *...

plt.plot(y,x,'b',label = 'linear')不出图形

你可以在plt.plot()函数后面添加plt.show()函数，例如： python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [5, 6, 7, 8] plt.plot(x, y, 'b', label='linear') plt.legend(loc='upper right') ...

import matplotlib.pyplot as plt plexs = [] scores = [] n_max_topics = 16 for i in range(1, n_max_topics): lda = LatentDirichletAllocation(n_components=i, max_iter=50, learning_method='batch', learning_offset=50,random_state=0) lda.fit(tf) plexs.append(lda.perplexity(tf)) # 计算困惑度 scores.append(lda.score(tf)) # 计算似然分数 # 困惑度可视化 n_t = 15 # 区间最右侧的值。注意：不能大于n_max_topics x = list(range(1, n_t)) plt.plot(x, plexs[1:n_t]) plt.xlabel("number of topics") plt.ylabel("perplexity") plt.show() # 似然分数可视化 n_t = 15 # 区间最右侧的值。注意：不能大于n_max_topics x = list(range(1, n_t)) plt.plot(x, scores[1:n_t]) plt.xlabel("number of topics") plt.ylabel("score") plt.show() 这串代码运营跑不出图

比如是否调用了plt.plot()之后没有plt.show()，导致图像没有被渲染出来。 关于LDA模型没有输出图的问题，LDA本身是主题模型，不会直接生成图表。用户可能需要自己对结果进行可视化，比如使用pyLDAvis库或者手动绘制...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) * 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if T.all()!=0: T[0, n] ==10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) and T[-1, n] ==11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 4) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()为什么这个代码画不出图

plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90*dt) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) * 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if T.all()!=0: T[0, n] =10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) T[-1, n] =11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 90*dt) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()这个代码为什么画不出图，有画布但是图中没有变量

plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{n*dt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') ...

from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(size=14) fig = plt.figure(figsize=(10,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(pos_k) ax1.set_xlabel('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.plot(neg_k) ax2.set_xlabel('负面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font)显示不出标题

这个问题可能是因为没有设置图表的标题。你可以尝试添加以下代码来为每个子图添加标题： ax1.set_title('正面评论LDA主题数寻优', fontproperties=font) ax2.set_title('负面评论LDA主题数寻优', ...

plt.legend()显示不出图例

比如，写成plt.plot(x, y, 'r--' label='cos')就会出错，应该加上逗号：plt.plot(x, y, 'r--', label='cos')。这时候需要检查代码中的语法是否正确。 接下来，引用[2]中提到了如何将图例放置在图像外侧，使用bbox_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.linalg import eigh # 定义晶格矢量 lat = [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]] orb = [[0.0, 0.0], [0.5, 0.0], [0.0, 0.5]] # 设置跃迁参数 t1 = 1.0 t2 =0.4*np.exp((1.j)*np.pi*0.37) t3 = 0.13 # 定义位移矢量 r1 = np.array([0.5, 0.0]) # 轨道0到轨道1的位移 r2 = np.array([0.0, 0.5]) # 轨道0到轨道2的位移 r3 = np.array([-0.5, 0.5]) # 轨道1到轨道2的位移 d1 = np.array([1.0, 0.0]) # 最近邻晶格位移 d2 = np.array([0.0, 1.0]) d3 = np.array([1.0, 1.0]) # 定义相位因子函数 def phase_factor(k, r): return np.exp(1j * np.dot(k, r)) # 构造哈密顿量函数 def H(k): H_mat = np.zeros((3, 3), dtype=complex) # 对角项 (轨道自能) H_mat[0, 0] = 2 * t3 * (np.cos(k[0]) + np.cos(k[1])) H_mat[1, 1] = 2 * t3 * (np.cos(k[0]) + np.cos(k[1])) H_mat[2, 2] = 2 * t3 * (np.cos(k[0]) + np.cos(k[1])) # 轨道0-1之间的跃迁 H_mat[0, 1] = t1 * (phase_factor(k, r1) + phase_factor(k, r1 - d1)) H_mat[1, 0] = np.conj(H_mat[0, 1]) # 轨道0-2之间的跃迁 H_mat[0, 2] = t1 * (phase_factor(k, r2) + phase_factor(k, r2 - d2)) H_mat[2, 0] = np.conj(H_mat[0, 2]) # 轨道1-2之间的跃迁 H_mat[1, 2] = t2 * (phase_factor(k, r3) + phase_factor(k, r3 + d1) + phase_factor(k, r3 - d2) + phase_factor(k, r3 + d1 - d2)) H_mat[2, 1] = np.conj(H_mat[1, 2]) return H_mat # 计算本征值和本征矢 def ewH(k): Hk = H(k) evals, evecs = eigh(Hk) # 按本征值排序 idx = np.argsort(evals) w0 = evecs[:, idx[0]] # 价带波函数 w1 = evecs[:, idx[1]] # 导带波函数 w2 = evecs[:, idx[2]] # 第二个导带波函数 e0, e1, e2 = evals[idx] return w0, w1, w2, e0, e1, e2 # 数值求导步长 dkp = 1e-5 # 对哈密顿量求导的函数 def dHx(k): k2 = k + np.array([dkp, 0]) return (H(k2) - H(k)) / dkp def dHy(k): k2 = k + np.array([0, dkp]) return (H(k2) - H(k)) / dkp # 计算矩阵元 <v|dH/dk|c> def vcdHx(v, k, c): w0, w1, w2, e0, e1, e2 = ewH(k) dhc = np.dot(dHx(k), [w0, w1, w2][c]) vdhc = np.dot([w0, w1, w2][v].conj(), dhc) return vdhc def vcdHy(v, k, c): w0, w1, w2, e0, e1, e2 = ewH(k) dhc = np.dot(dHy(k), [w0, w1, w2][c]) vdhc = np.dot([w0, w1, w2][v].conj(), dhc) return vdhc # 计算贝里曲率 (使用Kubo公式) def berry_curvature(k, band=0): w0, w1, w2, e0, e1, e2 = ewH(k) if band == 0: # 价带 n = 0 energy_diff = e0 # 考虑与两个导带的相互作用 curv = 0j for m in [1, 2]: Em = [e1, e2][m-1] # 计算矩阵元 vx = vcdHx(n, k, m) vy = vcdHy(n, k, m) cx = vcdHx(m, k, n) cy = vcdHy(m, k, n) # Kubo公式项 term = vx * cy - vy * cx curv += 1j * term / ((energy_diff - Em)**2) return np.imag(curv) # 贝里曲率是实数 elif band == 1: # 第一个导带 n = 1 energy_diff = e1 curv = 0j for m in [0, 2]: Em = [e0, e2][m if m==0 else 1] vx = vcdHx(n, k, m) vy = vcdHy(n, k, m) cx = vcdHx(m, k, n) cy = vcdHy(m, k, n) term = vx * cy - vy * cx curv += 1j * term / ((energy_diff - Em)**2) return np.imag(curv) else: # 第二个导带 n = 2 energy_diff = e2 curv = 0j for m in [0, 1]: Em = [e0, e1][m] vx = vcdHx(n, k, m) vy = vcdHy(n, k, m) cx = vcdHx(m, k, n) cy = vcdHy(m, k, n) term = vx * cy - vy * cx curv += 1j * term / ((energy_diff - Em)**2) return np.imag(curv) # 设置k空间网格 nk = 151 # 提高分辨率 kx = np.linspace(-np.pi, np.pi, nk) ky = np.linspace(-np.pi, np.pi, nk) KX, KY = np.meshgrid(kx, ky) # 计算贝里曲率 (价带) print("计算贝里曲率分布...") BC = np.zeros((nk, nk)) for i in range(nk): for j in range(nk): k_point = np.array([KX[i, j], KY[i, j]]) BC[i, j] = berry_curvature(k_point, band=0) if i % 20 == 0: print(f"已完成: {i}/{nk} 行 ({i/nk*100:.1f}%)") # 创建二维热图 plt.figure(figsize=(10, 8)) # 使用pcolormesh绘制热图 im = plt.pcolormesh(KX, KY, BC, cmap='RdBu_r', # 红-蓝颜色映射 shading='gouraud', # 光滑渲染 vmin=-np.max(np.abs(BC)), # 对称的颜色范围 vmax=np.max(np.abs(BC))) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(im, fraction=0.046, pad=0.04) cbar.set_label('Berry Curvature', fontsize=14) # 添加高对称点标记 plt.scatter([0], [0], color='k', s=80, marker='*', label=r'$\Gamma$') plt.scatter([np.pi], [0], color='r', s=80, marker='s', label='X') plt.scatter([0], [np.pi], color='b', s=80, marker='o', label='Y') plt.scatter([np.pi], [np.pi], color='g', s=80, marker='^', label='M') # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel(r'$k_x$', fontsize=14) plt.ylabel(r'$k_y$', fontsize=14) plt.title('Berry Curvature Distribution (Valence Band)', fontsize=16) plt.legend(fontsize=12) # 添加布里渊区边界 plt.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.axvline(x=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.axhline(y=np.pi, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.axhline(y=-np.pi, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.axvline(x=np.pi, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) plt.axvline(x=-np.pi, color='k', linestyle='-', alpha=0.3) # 添加网格 plt.grid(True, alpha=0.2) # 设置坐标轴范围 plt.xlim(-np.pi, np.pi) plt.ylim(-np.pi, np.pi) plt.tight_layout() print("计算完成！图像已保存为 'berry_curvature_2D.png'") plt.show()这个代码为什么画不出图像

- 测试是否能够显示其他简单图形，例如plt.plot([1,2,3])，以确认matplotlib环境是否正常工作。 此外，代码中的一些细节需要注意： - 在berry_curvature函数中，对于不同能带的处理是否有误？例如，在band=0的情况...
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完美解决ARIMA模型中plot_acf画不出图的问题

总之，解决ARIMA模型中plot_acf画不出图的问题主要是通过去除数据中的缺失值。同时，理解Python字典的键值规则对于编写高效、无错的代码至关重要。在进行时间序列分析时，确保数据质量并正确使用相关函数是成功...

import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer, OneHotEncoder from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.classification import LogisticRegression, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator, MulticlassClassificationEvaluator import joblib import os import time import warnings from io import BytesIO # 忽略警告 warnings.filterwarnings("ignore") # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 页面设置 st.set_page_config( page_title="精准营销系统", page_icon="📊", layout="wide", initial_sidebar_state="expanded" ) # 自定义CSS样式 st.markdown(""" <style> .stApp { background: linear-gradient(135deg, #f8f9fa 0%, #e9ecef 100%); font-family: 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif; } .header { background: linear-gradient(90deg, #1a237e 0%, #283593 100%); color: white; padding: 1.5rem; border-radius: 0.75rem; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.1); margin-bottom: 2rem; } .card { background: white; border-radius: 0.75rem; padding: 1rem; margin-bottom: 1.5rem; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.08); transition: transform 0.3s ease; } .card:hover { transform: translateY(-5px); box-shadow: 0 6px 16px rgba(0,0,0,0.12); } .stButton button { background: linear-gradient(90deg, #3949ab 0%, #1a237e 100%) !important; color: white !important; border: none !important; border-radius: 0.5rem; padding: 0.75rem 1.5rem; font-size: 1rem; font-weight: 600; transition: all 0.3s ease; width: 100%; } .stButton button:hover { transform: scale(1.05); box-shadow: 0 4px 8px rgba(57, 73, 171, 0.4); } .feature-box { background: linear-gradient(135deg, #e3f2fd 0%, #bbdefb 100%); border-radius: 0.75rem; padding: 1.5rem; margin-bottom: 1.5rem; } .result-box { background: linear-gradient(135deg, #e8f5e9 0%, #c8e6c9 100%); border-radius: 0.75rem; padding: 1.5rem; margin-top: 1.5rem; } .model-box { background: linear-gradient(135deg, #fff3e0 0%, #ffe0b2 100%); border-radius: 0.75rem; padding: 1.5rem; margin-top: 1.5rem; } .stProgress > div > div > div { background: linear-gradient(90deg, #2ecc71 0%, #27ae60 100%) !important; } .metric-card { background: white; border-radius: 0.75rem; padding: 1rem; text-align: center; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.06); } .metric-value { font-size: 1.8rem; font-weight: 700; color: #1a237e; } .metric-label { font-size: 0.9rem; color: #5c6bc0; margin-top: 0.5rem; } .highlight { background: linear-gradient(90deg, #ffeb3b 0%, #fbc02d 100%); padding: 0.2rem 0.5rem; border-radius: 0.25rem; font-weight: 600; } .stDataFrame { border-radius: 0.75rem; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.06); } .convert-high { background-color: #c8e6c9 !important; color: #388e3c !important; font-weight: 700; } .convert-low { background-color: #ffcdd2 !important; color: #c62828 !important; font-weight: 600; } </style> """, unsafe_allow_html=True) # 创建Spark会话 def create_spark_session(): return SparkSession.builder \ .appName("TelecomPrecisionMarketing") \ .config("spark.driver.memory", "4g") \ .config("spark.executor.memory", "4g") \ .getOrCreate() # 数据预处理函数 - 修改后 def preprocess_data(df): """ 数据预处理函数 参数: df: 原始数据 (DataFrame) 返回: 预处理后的数据 (DataFrame) """ # 1. 选择关键特征 - 使用实际存在的列名 available_features = [col for col in df.columns if col in [ 'AGE', 'GENDER', 'ONLINE_DAY', 'TERM_CNT', 'IF_YHTS', 'MKT_STAR_GRADE_NAME', 'PROM_AMT_MONTH', 'is_rh_next' # 目标变量 ]] # 确保目标变量存在 if 'is_rh_next' not in available_features: st.error("错误：数据集中缺少目标变量 'is_rh_next'") return df # 只保留需要的列 df = df[available_features].copy() # 2. 处理缺失值 # 数值特征用均值填充 numeric_cols = ['AGE', 'ONLINE_DAY', 'TERM_CNT', 'PROM_AMT_MONTH'] for col in numeric_cols: if col in df.columns: mean_val = df[col].mean() df[col].fillna(mean_val, inplace=True) # 分类特征用众数填充 categorical_cols = ['GENDER', 'MKT_STAR_GRADE_NAME', 'IF_YHTS'] for col in categorical_cols: if col in df.columns: mode_val = df[col].mode()[0] df[col].fillna(mode_val, inplace=True) # 3. 异常值处理（使用IQR方法） def handle_outliers(series): Q1 = series.quantile(0.25) Q3 = series.quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR return series.clip(lower_bound, upper_bound) for col in numeric_cols: if col in df.columns: df[col] = handle_outliers(df[col]) return df # 标题区域 st.markdown(""" 精准营销系统 基于机器学习的单宽转融预测 """, unsafe_allow_html=True) # 页面布局 col1, col2 = st.columns([1, 1.5]) # 左侧区域 - 图片和简介 with col1: st.markdown(""" 📱 智能营销系统 预测单宽带用户转化为融合套餐用户的可能性 """, unsafe_allow_html=True) # 使用在线图片作为占位符 st.image("https://images.unsplash.com/photo-1551836022-d5d88e9218df?ixlib=rb-4.0.3&ixid=M3wxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8fA%3D%3D&auto=format&fit=crop&w=1200&q=80", caption="精准营销系统示意图", use_column_width=True) st.markdown(""" 📈 系统功能 用户转化可能性预测 高精度机器学习模型 可视化数据分析 精准营销策略制定 """, unsafe_allow_html=True) # 右侧区域 - 功能选择 with col2: st.markdown(""" 📋 请选择操作类型 您可以选择数据分析或使用模型进行预测 """, unsafe_allow_html=True) # 功能选择 option = st.radio("", ["📊 数据分析 - 探索数据并训练模型", "🔍 预测分析 - 预测用户转化可能性"], index=0, label_visibility="hidden") # 数据分析部分 if "数据分析" in option: st.markdown(""" 数据分析与模型训练 上传数据并训练预测模型 </极客时间> """, unsafe_allow_html=True) # 上传训练数据 train_file = st.file_uploader("上传数据集 (CSV格式, GBK编码)", type=["csv"]) if train_file is not None: try: # 读取数据 train_data = pd.read_csv(train_file, encoding='GBK') # 显示数据预览 with st.expander("数据预览", expanded=True): st.dataframe(train_data.head()) col1, col2 = st.columns(2) col1.metric("总样本数", train_data.shape[0]) col2.metric("特征数量", train_data.shape[1] - 1) # 数据预处理 st.subheader("数据预处理") with st.spinner("数据预处理中..."): processed_data = preprocess_data(train_data) st.success("✅ 数据预处理完成") # 可视化数据分布 st.subheader("数据分布分析") # 目标变量分布 st.markdown("**目标变量分布 (is_rh_next)**") fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) sns.countplot(x='is_rh_next', data=processed_data, palette='viridis') plt.title('用户转化分布 (0:未转化, 1:转化)') plt.xlabel('是否转化') plt.ylabel('用户数量') st.pyplot(fig) # 数值特征分布 st.markdown("**数值特征分布**") numeric_cols = ['AGE', 'ONLINE_DAY', 'TERM_CNT', 'PROM_AMT_MONTH'] # 动态计算子图布局 num_features = len(numeric_cols) if num_features > 0: ncols = 2 nrows = (num_features + ncols - 1) // ncols # 向上取整 fig, axes = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=(14, 4*nrows)) # 将axes展平为一维数组 if nrows > 1 or ncols > 1: axes = axes.flatten() else: axes = [axes] # 单个子图时确保axes是列表 for i, col in enumerate(numeric_cols): if col in processed_data.columns and i < len(axes): sns.histplot(processed_data[col], kde=True, ax=axes[i], color='skyblue') axes[i].set_title(f'{col}分布') axes[i].set_xlabel('') # 隐藏多余的子图 for j in range(i+1, len(axes)): axes[j].set_visible(False) plt.tight_layout() st.pyplot(fig) else: st.warning("没有可用的数值特征") # 特征相关性分析 st.markdown("**特征相关性热力图**") corr_cols = numeric_cols + ['is_rh_next'] if len(corr_cols) > 1: corr_data = processed_data[corr_cols].corr() fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(corr_data, annot=True, fmt=".2f", cmap='coolwarm', ax=ax) plt.title('特征相关性热力图') st.pyplot(fig) else: st.warning("特征不足，无法生成相关性热力图") # 模型训练 st.subheader("模型训练") # 训练参数设置 col1, col2 = st.columns(2) test_size = col1.slider("测试集比例", 0.1, 0.4, 0.2, 0.05) random_state = col2.number_input("随机种子", 0, 100, 42) # 开始训练按钮 if st.button("开始训练模型", use_container_width=True): with st.spinner("模型训练中，请稍候..."): # 创建Spark会话 spark = create_spark_session() # 将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame spark_df = spark.createDataFrame(processed_data) # 划分训练集和测试集 train_df, test_df = spark_df.randomSplit([1.0 - test_size, test_size], seed=random_state) # 特征工程 # 分类特征编码 categorical_cols = ['GENDER', 'MKT_STAR_GRADE_NAME', 'IF_YHTS'] # 只处理存在的分类特征 existing_cat_cols = [col for col in categorical_cols if col in processed_data.columns] indexers = [StringIndexer(inputCol=col, outputCol=col+"_index") for col in existing_cat_cols] encoders = [OneHotEncoder(inputCol=col+"_index", outputCol=col+"_encoded") for col in existing_cat_cols] # 数值特征 numeric_cols = ['AGE', 'ONLINE_DAY', 'TERM_CNT', 'PROM_AMT_MONTH'] # 组合所有特征 feature_cols = numeric_cols + [col+"_encoded" for col in existing_cat_cols] assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features") # 目标变量索引 label_indexer = StringIndexer(inputCol="is_rh_next", outputCol="label") # 构建模型 lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label") dt = DecisionTreeClassifier(featuresCol="features", labelCol="label") rf = RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="label") # 创建管道 pipeline_lr = Pipeline(stages=indexers + encoders + [assembler, label_indexer, lr]) pipeline_dt = Pipeline(stages=indexers + encoders + [assembler, label_indexer, dt]) pipeline_rf = Pipeline(stages=indexers + encoders + [assembler, label_indexer, rf]) # 训练模型 model_lr = pipeline_lr.fit(train_df) model_dt = pipeline_dt.fit(train_df) model_rf = pipeline_rf.fit(train_df) # 评估模型 evaluator_auc = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="label", rawPredictionCol="rawPrediction") evaluator_acc = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="accuracy") evaluator_f1 = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="f1") def evaluate_model(model, data): predictions = model.transform(data) auc = evaluator_auc.evaluate(predictions) acc = evaluator_acc.evaluate(predictions) f1 = evaluator_f1.evaluate(predictions) return {"AUC": auc, "Accuracy": acc, "F1": f1} results = { "Logistic Regression": evaluate_model(model_lr, test_df), "Decision Tree": evaluate_model(model_dt, test_df), "Random Forest": evaluate_model(model_rf, test_df) } # 保存结果 st.session_state.model_results = results st.session_state.best_model = model_rf # 默认使用随机森林作为最佳模型 st.session_state.spark = spark st.success("🎉 模型训练完成！") # 显示模型性能 st.subheader("模型性能评估") # 转换为DataFrame展示 results_df = pd.DataFrame(results).T st.dataframe(results_df.style.format("{:.4f}").background_gradient(cmap='Blues')) # 可视化比较 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) results_df.plot(kind='bar', ax=ax) plt.title('模型性能比较') plt.ylabel('分数') plt.xticks(rotation=15) plt.legend(loc='upper right') st.pyplot(fig) # 特征重要性（随机森林） st.subheader("随机森林特征重要性") rf_model = model_rf.stages[-1] feature_importances = rf_model.featureImportances.toArray() feature_names = numeric_cols + [f"{col}_encoded" for col in existing_cat_cols] importance_df = pd.DataFrame({ "Feature": feature_names, "Importance": feature_importances }).sort_values("Importance", ascending=False).head(10) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x="Importance", y="Feature", data=importance_df, palette="viridis", ax=ax) plt.title('Top 10 重要特征') st.pyplot(fig) # 保存模型 model_path = "best_model" model_rf.write().overwrite().save(model_path) st.session_state.model_path = model_path except Exception as e: st.error(f"数据处理错误: {str(e)}") # 预测分析部分 else: st.markdown(""" 用户转化预测 预测单宽带用户转化为融合套餐的可能性 """, unsafe_allow_html=True) # 上传预测数据 predict_file = st.file_uploader("上传预测数据 (CSV格式, GBK编码)", type=["csv"]) if predict_file is not None: try: # 读取数据 predict_data = pd.read_csv(predict_file, encoding='GBK') # 显示数据预览 with st.expander("数据预览", expanded=True): st.dataframe(predict_data.head()) # 检查是否有模型 if "model_path" not in st.session_state or not os.path.exists(st.session_state.model_path): st.warning("⚠️ 未找到训练好的模型，请先训练模型") st.stop() # 开始预测按钮 if st.button("开始预测", use_container_width=True): with st.spinner("预测进行中，请稍候..."): # 数据预处理 processed_data = preprocess_data(predict_data) # 创建Spark会话 if "spark" not in st.session_state: spark = create_spark_session() st.session_state.spark = spark else: spark = st.session_state.spark # 将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame spark_df = spark.createDataFrame(processed_data) # 加载模型 best_model = st.session_state.best_model # 生成预测结果 predictions = best_model.transform(spark_df) # 提取预测结果 predictions_df = predictions.select( "CCUST_ROW_ID", "probability", "prediction" ).toPandas() # 解析概率值 predictions_df['转化概率'] = predictions_df['probability'].apply(lambda x: float(x[1])) predictions_df['预测结果'] = predictions_df['prediction'].apply(lambda x: "可能转化" if x == 1.0 else "可能不转化") # 添加转化可能性等级 predictions_df['转化可能性'] = pd.cut( predictions_df['转化概率'], bins=[0, 0.3, 0.7, 1], labels=["低可能性", "中可能性", "高可能性"] ) # 保存结果 st.session_state.prediction_results = predictions_df st.success("✅ 预测完成！") except Exception as e: st.error(f"预测错误: {str(e)}") # 显示预测结果 if "prediction_results" in st.session_state: st.markdown(""" 预测结果 用户转化可能性评估报告 """, unsafe_allow_html=True) result_df = st.session_state.prediction_results # 转化可能性分布 st.subheader("转化可能性分布概览") col1, col2, col3 = st.columns(3) high_conv = (result_df["转化可能性"] == "高可能性").sum() med_conv = (result_df["转化可能性"] == "中可能性").sum() low_conv = (result_df["转化可能性"] == "低可能性").sum() col1.markdown(f""" {high_conv} 高可能性用户 """, unsafe_allow_html=True) col2.markdown(f""" {med_conv} 中可能性用户 """, unsafe_allow_html=True) col3.markdown(f""" {low_conv} 低可能性用户 """, unsafe_allow_html=True) # 转化可能性分布图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) conv_counts = result_df["转化可能性"].value_counts() conv_counts.plot(kind='bar', color=['#4CAF50', '#FFC107', '#F44336'], ax=ax) plt.title('用户转化可能性分布') plt.xlabel('可能性等级') plt.ylabel('用户数量') st.pyplot(fig) # 详细预测结果 st.subheader("详细预测结果") # 样式函数 def color_convert(val): if val == "高可能性": return "background-color: #c8e6c9; color: #388e3c;" elif val == "中可能性": return "background-color: #fff9c4; color: #f57f17;" else: return "background-color: #ffcdd2; color: #c62828;" # 格式化显示 display_df = result_df[["CCUST_ROW_ID", "转化概率", "预测结果", "转化可能性"]] styled_df = display_df.style.format({ "转化概率": "{:.2%}" }).applymap(color_convert, subset=["转化可能性"]) st.dataframe(styled_df, height=400) # 下载结果 csv = display_df.to_csv(index=False).encode("utf-8") st.download_button( label="下载预测结果", data=csv, file_name="用户转化预测结果.csv", mime="text/csv", use_container_width=True ) # 页脚 st.markdown("---") st.markdown(""" © 2023 精准营销系统 | 基于Spark和Streamlit开发 """, unsafe_allow_html=True) 执行上述代码，模型训练一直不出

但是，如果训练过程一直不出结果，可能是由于以下原因：1.数据量过大，而Spark集群资源不足或配置不当。2.在Streamlit环境中，Spark本地会话可能没有足够的资源（内存、CPU）来执行训练。3.代码中存在错误导致训练卡...

pycharm跑不出plot

我可以帮你解决这个问题。首先，请确保你已经正确安装了matplotlib库。如果已经安装了，可以尝试在代码中添加以下语句： ...这样应该可以显示出plot。如果还有问题，请提供更多的信息，我会尽力帮助你解决。

matplotlib不出图

plt.plot([1,2,3,4]) plt.xlabel('X Label') plt.ylabel('Y Label') plt.show() 3. 确认Matplotlib已正确安装：如果你的Matplotlib没有正确安装，则可能无法生成图像。可以使用以下命令检查Matplotlib是否正确...

vscode matplotlib不出图

可能是因为您没有正确安装matplotlib或者没有...例如，您可以使用plt.plot(x, y)来绘制图形，并使用plt.show()来显示图形。 如果您仍然无法绘制图形，请尝试在终端中输入python -m matplotlib检查是否有任何错误信息。

jupyter notebook 不出图

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() #### 2. 确保调用了 plt.show() 方法 即使启用了 %matplotlib inline，有时也需要显式调用 plt.show() 来触发图像渲染[^3]。如果没有这一步骤，可能不会看到...

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plt.plot是Matplotlib库中的一个基本函数，用于创建简单的线图。如果你尝试使用它但是无法生成图形，可能是以下几个原因导致的： 1. **导入问题**：确保已经正确安装并导入了matplotlib模块，如果没有，可以运行...

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当遇到matplotlib.pyplot不出图的情况时，可能的原因有多个方面。确保安装了最新版本的Matplotlib有助于减少因软件缺陷引起的问题[^2]。 对于中文环境下的绘图问题，在配置字体设置时需特别注意。如果未指定合适...

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