NameError: name 'v_xs' is not defined 5C

NameError: name 'v_xs' is not defined

y_pre = sess.run(prediction,feed_dict={xs:v_xs})

在spyder下可以运行,ubuntu终端 链接服务器 下运行出现以上错误

请问如何解决?

1个回答

v_xs是 xs(placeholder)的实际数据,你需要先定义这个v_xs的值把

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NameError: name 'lsx' is not defined
lsx,lsy在函数内定义: ``` def date(): lsx=[] dates=file.split("\n") for date in dates: if "-" in date: if date.replace("-","").isnumeric()==True: p1=date.index('-')#the first - p2=date.find('-',p1+1)#the second - month=date[p1+1:p2] day=date[p2+1:] date_on_x=float(month+"."+day) lsx.append(date_on_x-50) def coloring(): lsy=[] lines=file.split("重庆") i=0 for line in lines: #index the temprature inn=line.index('\n')#The first \n inc=line.index("C")#The first C if i==0: tu=int(line[line.find('\n',inn+1)+1:inc])#The second \n if "~" in line: tl=int(line[line.index('~')+1:line.rindex('C')]) else: tl=tu i=i+1 else: fn=line.find('\n',inn+1) tu=int(line[line.find('\n',fn+1)+1:inc])#The third \n if "~" in line: tl=int(line[line.index('~')+1:line.rindex('C')]) else: tl=tu t=(tl+tu)/2#daily average temprature if t<8: turtle.color("purple") elif 8<=t<12: turtle.color("lightblue") elif 12<=t<22: turtle.color("green") elif 22<=t<28: turtle.color("yellow") elif 28<=t<30: turtle.color("orange") elif t>=30: turtle.color("red") lsy.append(t) ``` 在另一个函数那里调用: ``` def rainbow(): global lsx,lsy #let's draw! for i in zip(lsx,lsy): turtle.pu() turtle.goto(i) turtle.pd() coloring() turtle.circle(10) ``` 报错为: ``` Traceback (most recent call last): File "C:\Users\jyz_1\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\32rx.py", line 105, in <module> rainbow() File "C:\Users\jyz_1\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\32rx.py", line 93, in rainbow for i in zip(lsx,lsy): NameError: name 'lsx' is not defined ``` 请求解决方案
NameError: name 'clf' is not defined”
import sys,random,os,pickle from multiprocessing import Pool from sklearn.svm import SVC from sklearn import metrics from sklearn import cross_validation from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.externals import joblib import pandas as pd train = pd.read_csv("E:/training38085.csv") test = pd.read_csv("E:/test38085.csv") test_x = test.drop("bad_good",axis=1) #生成validation set val = pd.read_csv('E:/validation20000_950.csv') train_y = train.bad_good train_x = train.drop(['bad_good'],axis=1) val_y = val.bad_good val_x = val.drop(['bad_good'],axis=1) print(test_x.shape) print(train_x.shape) print(val_x.shape) def pipeline(iteration,C,gamma,random_seed): x_train, _x , y_train, _y = train_test_split(train_x,train_y,test_size=0.4,random_state=random_seed) print(x_train.shape) clf = SVC(C=C,kernel='rbf',gamma=gamma,probability=True,cache_size=7000,class_weight='balanced',verbose=True,random_state=random_seed) clf.fit(x_train,y_train) #predict test set pred = clf.predict_proba(test_x) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#22>", line 1, in <module> 报错: “pred = clf.predict_proba(test_x) NameError: name 'clf' is not defined” 上面def pipline 有clf ,为啥还会报错呢。前面的代码没有报错
python的NameError: name 'xx‘ is not defined该怎么解决?
初学python 按着书上的代码打 想看看运行过程 代码如下 ``` stack=[] def pushit(): stack:append(input(' Enter New String: ').strip()) def popit(): if len(stack)==0: print('Cannot pop from an empty stack!') else: print ('Removes [','stack.pop()',']') def viewstack(): print(stack) CMDs={'u':pushit,'o':popit,'v':viewstack} def showmenu(): pr=''' p(U)sh p(O)p (V)iew (Q)uit Enter choice:''' while True: while True: try: choice=input(pr).strip()[0].lower() except (EOFError,KeyboardInterrupt,IndexError): choice='q' print('\nYou picked:[%s]'%choice) if choice not in 'uovq': print('Invalid option,try again') else: break if choice=='q': break CMDs[choice]() if _name_=='_main_': showmenu() ``` 但是总提示NameError: name 'pr' is not defined ,该怎么解决这个问题?
NameError: name 'label_train' is not defined
错误地点 ``` for step in range(501): feature_train_batch, label_train_batch = next_batch(feature_train, label_train,1000) # 随机梯度下降训练,每次选大小为1000的batch feature_test_batch, label_test_batch = next_batch(feature_test, label_test,1000) # 随机梯度下降训练,每次选大小为1000的batch sess.run(train_step, feed_dict={xs: feature_train_batch, ys: label_train_batch, keep_prob: 0.5}) ``` 再把定义的next_batch函数发出来,求指教啊 ``` def next_batch(feature_list,label_list,size): feature_batch_temp=[] label_batch_temp=[] f_list = random.sample(range(len(feature_list)), size) for i in f_list: feature_batch_temp.append(feature_list[i]) for i in f_list: label_batch_temp.append(label_list[i]) return feature_batch_temp,label_batch_temp ```
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import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from numpy import hstack from numpy import zeros from numpy import ones from numpy.random import rand from numpy.random import randn from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense def define_discriminator(n_inputs=2): model=Sequential() model.add(Dense(25, activation='relu',kernel_initializer='he_uniform',input_dim=n_inputs)) model.add(Dense(1,activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy']) return model def define_generator(latent_dim,n_outputs=2): model=Sequential() model.add(Dense(15, activation='relu',kernel_initializer='he_uniform', input_dim=latent_dim)) model.add(Dense(n_outputs,activation='linear')) return model def define_gan(generator,discriminator): discriminator.trainable=False model=Sequential() model.add(generator) model.add(discriminator) model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam') return model def generate_real_samples(n): x1=rand(n)-0.5 x2=x1*x1 x1=x1.reshape(n,1) x2=x2.reshape(n,1) x=hstack((x1,x2)) y=ones((n,1)) return x,y def generate_latent_points(latent_dim,n): x_input=randn(latent_dim*n) x_input=x_input.reshape(n,latent_dim) return x_input def generate_fake_samples(generator,latent_dim,n): x_input=generate_latent_points(latent_dim,n) x=generator.predict(x_input) y=zeros((n,1)) return x,y def summarize_performance(epoch,generator,discriminator,latent_dim,n=100): x_real,y_real=generate_real_samples(n) _,acc_real=discriminator.evaluate(x_real,y_real,verbose=0) x_fake, y_fake = generate_fake_samples(generator,latent_dim,n) _, acc_fake = discriminator.evaluate(x_fake, y_fake, verbose=0) print(epoch,acc_real,acc_fake) plt.scatter(x_real[:,0],x_real[:,1],color='red') plt.scatter(x_fake[:, 0], x_fake[:, 1], color='blue') plt.show() def train(g_model,d_model,gan_model,latent_dim,n_epochs=10000,n_batch=128,n_eval=2000): half_batch=int(n_batch/2) for i in range(n_epochs): x_real,y_real=generate_real_samples(half_batch) x_fake,y_fake=generate_fake_samples(g_model,latent_dim,half_batch) d_model.train_on_batch(x_real,y_real) d_model.train_on_batch(x_fake, y_fake) x_gan=generate_latent_points(latent_dim,n_batch) y_gan=ones((n_batch,1)) gan_model.train_on_batch(x_gan,y_gan) if(i+1)%n_epochs==0: summarize_performance(i,g_model,d_model,latent_dim) latent_dim=5 discriminator=define_discriminator() generator=define_generator(latent_dim) gan_model=define_gan(generator,discriminator) train(generator,discriminator,gan_model,latent_dim) 问题
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这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca...
一文带你入门Linux
文章目录1.1 Linux的概述:1.1.1 什么是Linux:1.1.1.1 学习Linux之前先了解Unix1.1.1.2 Linux的概述:1.1.1.3 Linux的历史:1.1.1.4 Linux系统的应用:1.1.1.5 Linux的版本1.1.1.6 Linux的主流版本1.2 Linux的安装:1.2.1 虚拟机安装:1.2.1.1 什么是虚拟机1.2.1.2 安装VmWare1....
普通三本毕业,我怎么一路艰辛进入阿里的
英雄不问出处? 自古以来就有这样一句话,真的英雄不问出处吗?这句话太挫了。普通三本院校的我,大四的时候居然都不知道什么是校招,所以出处太重要了。这也是没有机会参加阿里校招的原因,毕竟校招门槛比社招还是要低的,最重要的是校招进入阿里能让你的起点比别人更高。 有幸可以社招进入阿里,了解了校招的思路,赶紧介绍给学弟们,现在我们三本院校的小学弟今年居然有 3 个人通过了阿里的校招。下面我也把这份宝贵的经...
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东...
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
一、背景 二、爬取数据 三、数据分析 1、总人口 2、男女人口比例 3、人口城镇化 4、人口增长率 5、人口老化(抚养比) 6、各省人口 7、世界人口 四、遇到的问题 遇到的问题 1、数据分页,需要获取从1949-2018年数据,观察到有近20年参数:LAST20,由此推测获取近70年的参数可设置为:LAST70 2、2019年数据没有放上去,可以手动添加上去 3、将数据进行 行列转换 4、列名...
强烈推荐10本程序员在家读的书
很遗憾,这个春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终将会...
Python实战:抓肺炎疫情实时数据,画2019-nCoV疫情地图
今天,群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习python,实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据,也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时,专门研究了一下,遂成此文。
关于2020年个人项目【臻美_疫情实时大数据报告】(项目开源)
本项目开源,供大家学习交流,数据来自官方通报。 项目网址: 点这可以查看项目 项目图例: 1、国内疫情(省) 2、国内疫情(市) 3、国外疫情 4、热点消息、辟谣消息 5、防疫知识 源码奉上: 本项目后台使用node.js app.js var originRequest = require('request'); var iconv = require('iconv-lite'...
[数据结构与算法] 排序算法
终于学习到了算法部分, 在学习算法时, 我们还是应该回顾一下数据结构与算法之间的关系 数据结构是研究数据的组织方式, 是算法的基础 算法是解决编程问题的方法论, 是程序的灵魂 程序= 数据结构+算法 排序算法 排序也称排序算法(Sort algorithm). 是指 将一组数据按照指定顺序进行排列的过程 主要分为内部排序和外部排序 内部排序: 指将需要处理的数据加载到内存中进行排序 外部排序...
听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏(1~14攻略)
第零关 进入传送门开始第0关(游戏链接) 请点击链接进入第1关: 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。(只能看到一堆大佬做完的留名,也能看到菜鸡的我,在后面~~) 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o...
智力题(程序员面试经典)
NO.1  有20瓶药丸,其中19瓶装有1克/粒的药丸,余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平,怎么找出比较重的那瓶药丸?天平只能用一次。 解法 有时候,严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中,限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次,我们也得以知道一个有趣的事实:一次必须同时称很多药丸,其实更准确地说,是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则,如果跳过两瓶或更多瓶药...
自学python网络爬虫,从小白快速成长,分别实现静态网页爬取,下载meiztu中图片;动态网页爬取,下载burberry官网所有当季新品图片。
文章目录 1.前言 2.知识储备 3.爬取静态网站 4.爬取动态网站 1.前言 近日疫情严重,手机已经玩吐了,闲着无聊逛衣服品牌官网发现,结果一时兴起,想学一学python,写一个爬虫下载官网所有最新上架的衣服图片和价格;说干就干,但身为一个只学过一些c和c++的python 0基础大二小白,csdn上的各种教程里涉及的各种发法、工具和库让我眼花缭乱;因此走了很多弯路,终于花三天时间完成了爬虫的设...
面试官问你MyBatis SQL是如何执行的?把这篇文章甩给他
初识 MyBatis MyBatis 是第一个支持自定义 SQL、存储过程和高级映射的类持久框架。MyBatis 消除了大部分 JDBC 的样板代码、手动设置参数以及检索结果。MyBatis 能够支持简单的 XML 和注解配置规则。使 Map 接口和 POJO 类映射到数据库字段和记录。 MyBatis 的特点 那么 MyBatis 具有什么特点呢?或许我们可以从如下几个方面来描述 MyBati...
对Tomcat的简单概要小结
首先我们必须得知道Tomcat就是一个服务,一个本地服务,我们可以控制启动和停止,我们程序员通过这个服务主要是用来存放我们的java程序,当我们把Java程序放进Tomcat服务中,一旦Tomcat服务启动起来,其他电脑就可以进行网络连通,也就是说其他电脑也可以共同访问这个Java程序。 Tomcat的主要目录的概念 有上面的概念之后,我们再来知道一下tomcat根目录下都有哪些文件,以及这些文...
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