代码运行之后,显示框无响应
不知道代码中是否存在错误
修改过代码也不清楚
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引自免费微信小程序:皆我百晓生
从描述来看,遇到的问题是Python代码执行后,matplotlib生成的图表窗口无响应。这通常意味着在图表绘制过程中遇到了阻塞,或者是代码中的某些部分没有正确地关闭图表窗口,导致程序挂起。
首先,检查代码中是否有任何明显的错误,比如语法错误、函数调用错误等。在你提供的代码片段中,确实存在一些明显的错误,比如:
Figure 1(未响应)
这一行看起来像是注释的一部分,但似乎包含了一些乱码,应当确保所有的注释都是清晰且正确的。- 在导入模块时,
import
语句中有多余的空格和特殊字符,例如import pandas as pd
正确,而dimport pandas as pd
是错误的。 - 函数定义中也有类似的错误,如
efrom sklearn.metrics import precision_score,recall_score
应当改为from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
。 - 字符串中的转义字符使用不正确,例如路径字符串中的双反斜杠
\
应当被正确转义,或者直接使用原始字符串(r
前缀)。
接下来,针对图表无响应的问题,有几点可以尝试解决:
修改代码
确保所有导入语句正确,并修复字符串路径中的转义问题。下面是一个修正后的代码示例:
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import precision_score, recall_score def read_data(file_path): data = pd.read_csv(file_path, sep='\t', header=None, names=['user_id', 'news_type', 'click']) return data def plot_bar(data, column, title): plt.figure(figsize=(10, 6)) data[column].value_counts().plot(kind='bar') plt.title(title) plt.xlabel(column) plt.ylabel('Count') plt.show() def plot_pie(data, column, title): plt.figure(figsize=(10, 6)) data[column].value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%') plt.title(title) plt.ylabel('') plt.show() def remove_special_characters(data, column): data[column] = data[column].str.replace(r'[\w\s]', '') return data # 读取数据 data = read_data(r'C:\Users\TM\Desktop\z\data.txt') # 绘制不同类型新闻的数量分布柱状图 plot_bar(data, 'news_type', 'News Type Distribution') # 绘制不同类型新闻用户浏览量饼图 plot_pie(data, 'news_type', 'News Type User Views') # 对数据进行特殊字符处理 data = remove_special_characters(data, 'news_type') # 计算不同新闻之间的相似度 news_matrix = data.pivot_table(index='user_id', columns='news_type', values='click', fill_value=0) cosine_sim = cosine_similarity(news_matrix) # 使用基于物品的系统过滤推荐算法建立推荐模型 train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42) train_matrix = train_data.pivot_table(index='user_id', columns='news_type', values='click', fill_value=0) test_matrix = test_data.pivot_table(index='user_id', columns='news_type', values='click', fill_value=0) # 计算预测评分 predicted_ratings = np.dot(train_matrix, cosine_sim) / np.array([np.abs(cosine_sim).sum(axis=1)]).T # 将预测评分转换为二值化的目标变量 threshold = 0.5 predicted_binary = (predicted_ratings > threshold).astype(int) # 计算精度和召回率 precision = precision_score(test_matrix.values.flatten(), predicted_binary.flatten(), average='micro') recall = recall_score(test_matrix.values.flatten(), predicted_binary.flatten(), average='micro') print('Precision: {:.2f}'.format(precision)) print('Recall: {:.2f}'.format(recall))
调整matplotlib行为
如果上述修改仍然不能解决问题,可能是因为matplotlib在非交互式环境下运行时的行为。在脚本中加入以下代码,确保图表窗口正确关闭:
import matplotlib.pyplot as plt # ... 其他代码 ... if __name__ == "__main__": # ... 执行绘图代码 ... plt.close('all') # 关闭所有图表窗口
这将确保在所有图表绘制完毕后,所有窗口都被正确关闭,防止阻塞。
如果在Jupyter Notebook中运行,确保使用了正确的魔术命令
%matplotlib inline
或%matplotlib notebook
。如果在IDE或脚本模式下运行,确保你的环境配置正确,尤其是matplotlib的后端设置。对于非GUI环境,可以尝试设置后端为
Agg
:import matplotlib matplotlib.use('Agg') # 必须在导入plt之前设置 import matplotlib.pyplot as plt # ... 其他代码 ...
这将使matplotlib使用非交互式的后端,适合于服务器环境或无GUI的环境。然而,这样做会阻止图表窗口的弹出,而是将图表保存为文件或在脚本中返回图像数据。
最后,确保你的Python环境和所有依赖库都已更新到最新版本,有时候旧版本的库可能会有已知的bug。如果问题仍然存在,可能需要更详细的调试信息来定位具体原因。
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