执行python代码报错(AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'magic')

和平战马 2017-10-13 11:32:54
执行python代码报错,在网上查了很久,都没有查到解决办法,请大神指导一下!谢谢!

[root@master dataannl]# python -V
Python 3.6.2
[root@master dataannl]#
[root@master dataannl]#
[root@master dataannl]# cat example01.py
# -*- coding: utf-8 -*-

# from pandas import Series,DataFrame
# import pandas as pd

from IPython import get_ipython
import matplotlib.pyplot as plt
get_ipython().magic(u'matplotlib inline')

plt.ylabel('True Positive Rate') #坐标轴标签
plt.ylim(0,1.05) #边界范围
plt.xlim(0,1.05) #边界范围
plt.legend(loc=4) #图例
plt.show() #显示作图结果

[root@master dataannl]#
[root@master dataannl]# python example01.py
Traceback (most recent call last):
File "example01.py", line 8, in <module>
get_ipython().magic(u'matplotlib inline')
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'magic'
[root@master dataannl]#
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混沌鳄鱼 2017-10-13
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你这样运行一下: [root@master dataannl]# ipython example01.py
qq_21762159 2017-10-13
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和平战马 2017-10-13
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[root@master dataannl]# [root@master dataannl]# ipython example01.py /usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/history.py:226: UserWarning: IPython History requires SQLite, your history will not be saved warn("IPython History requires SQLite, your history will not be saved") --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) ~/PythonCode/dataannl/example01.py in <module>() 6 from IPython import get_ipython 7 import matplotlib.pyplot as plt ----> 8 get_ipython().magic(u'matplotlib inline') 9 10 plt.ylabel('True Positive Rate') #坐标轴标签 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py in magic(self, arg_s) 2172 magic_name, _, magic_arg_s = arg_s.partition(' ') 2173 magic_name = magic_name.lstrip(prefilter.ESC_MAGIC) -> 2174 return self.run_line_magic(magic_name, magic_arg_s, _stack_depth=2) 2175 2176 #------------------------------------------------------------------------- /usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py in run_line_magic(self, magic_name, line, _stack_depth) 2093 kwargs['local_ns'] = sys._getframe(stack_depth).f_locals 2094 with self.builtin_trap: -> 2095 result = fn(*args,**kwargs) 2096 return result 2097 <decorator-gen-107> in matplotlib(self, line) /usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/magic.py in <lambda>(f, *a, **k) 185 # but it's overkill for just that one bit of state. 186 def magic_deco(arg): --> 187 call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k) 188 189 if callable(arg): /usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/magics/pylab.py in matplotlib(self, line) 97 print("Available matplotlib backends: %s" % backends_list) 98 else: ---> 99 gui, backend = self.shell.enable_matplotlib(args.gui) 100 self._show_matplotlib_backend(args.gui, backend) 101 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py in enable_matplotlib(self, gui) 2976 gui, backend = pt.find_gui_and_backend(self.pylab_gui_select) 2977 -> 2978 pt.activate_matplotlib(backend) 2979 pt.configure_inline_support(self, backend) 2980 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/pylabtools.py in activate_matplotlib(backend) 306 307 import matplotlib.pyplot --> 308 matplotlib.pyplot.switch_backend(backend) 309 310 # This must be imported last in the matplotlib series, after ~/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/pyplot.py in switch_backend(newbackend) 229 matplotlib.use(newbackend, warn=False, force=True) 230 from matplotlib.backends import pylab_setup --> 231 _backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() 232 233 ~/.local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/backends/__init__.py in pylab_setup(name) 58 # imports. 0 means only perform absolute imports. 59 backend_mod = __import__(backend_name, globals(), locals(), ---> 60 [backend_name], 0) 61 62 # Things we pull in from all backends ModuleNotFoundError: No module named 'ipykernel' [root@master dataannl]#
内容概要:本文介绍了一个基于Python的滚动轴承故障诊断项目,采用迁移学习(TL)结合SqueezeNet网络(TL-SqueezeNet)实现智能诊断。项目通过将一维振动信号经短时傅里叶变换转化为二维时频图,输入改进的SqueezeNet模型进行训练与分类。模型利用预训练权重冻结骨干网络、替换分类头,并结合类别权重、数据增强、标签平滑和分阶段微调策略,提升小样本与类别不均衡条件下的诊断性能。系统实现了从原始信号读取、滑动窗口分段、时频图生成、数据集划分、模型训练评估到单文件推理的全流程自动化,支持CSV、TXT、NPY等多种格式,输出包括准确率、宏平均F1、混淆矩阵及各类别概率,增强了诊断结果的可解释性与工程实用性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉PyTorch框架,从事工业设备故障诊断、信号处理或深度学习应用研究的研发人员、研究生及工程师(工作或研究年限1-3年)。; 使用场景及目标:①解决滚动轴承故障数据小样本、类别不均衡、工况多变导致的传统方法泛化能力差的问题;②构建轻量化、高精度、可部署于边缘设备的智能诊断模型;③实现端到端的自动化诊断流程,提升工业运维智能化水平;④通过可视化评估指标辅助人工复核与模型优化。; 阅读建议:此资源以实际项目代码为核心,强调工程实现与算法优化的结合,建议读者结合文档中的代码示例搭建环境运行,重点理解数据预处理逻辑、模型迁移策略与评估机制的设计思路,并尝试在自有数据上进行迁移与调优实践。
本资源提供重庆市2026年水系(线+面)空间分布数据,系统整理重庆市范围内河流、沟渠、水道、湖泊、水库等水系要素,包含可编辑MXD工程文件、标准Shapefile矢量文件以及标准成图TIF文件,可用于水文地理、水资源管理、生态环境及自然灾害等相关研究。 原始数据来源是Open Street Map(OSM),水系类型包括江、河、溪、水域、水库、河岸、河堤等等,可在shp文件属性表中自行查阅。 数据包含水系线和水系面两类矢量数据。线状水系用于表达河流、沟渠及其他线性水体的空间位置和形态;面状水系用于表达湖泊、水库及其他具有一定面积的水体分布,可较直观地反映重庆市河湖水系的空间格局。 标准Shapefile文件支持空间查询、属性编辑、长度与面积统计、河网密度分析、缓冲区分析及专题制图,可与行政区划、DEM、土地利用、人口、降水及灾害数据进行空间叠加。资源配套提供可编辑MXD工程文件,完成水系图层组织、符号配置、标注及地图版式设置,便于用户直接在ArcGIS中编辑和制图。 该数据可广泛应用于重庆市水资源管理、河湖空间格局研究、洪涝灾害分析、生态环境评价、流域研究及国土空间规划等领域,可为区域水系特征分析及相关GIS空间研究提供基础数据支撑。 同时提供标准成图TIF文件,可直接用于科研论文、项目报告、专题地图及教学展示。整体数据具有线面数据配套、空间分布直观、格式完整、GIS兼容性好等特点,可满足重庆市水系空间分析、专题制图及科研应用需求。

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