小编Ale*_*tin的帖子

sns.lmplot我的目标是在使用 seaborn: splitted by col=or绘制的图上的 y = 0 上画一条水平红线row=。

import numpy as np, seaborn as sns, pandas as pd
np.random.seed(5)

myData = pd.DataFrame({'x' :  np.arange(1, 101), 'y': np.random.normal(0, 4, 100),\
'z' : ['a','b']*50, 'w':np.random.poisson(0.15,100)})


sns.lmplot("x", "y", col="z", row="w", data=myData, fit_reg=False)
plt.plot(np.linspace(-20,120,1000), [0]*1000, 'r-')

我们可以看到，只有图数组中的最后一个图被红线标记：

感谢您的帮助，

编辑：col=重新措辞问题以解释我们使用和/或生成绘图数组的情况，row=并且我们希望在每个绘图上跟踪线条。

我正在创建一个R-package,我正处于我BUILD的包装步骤.

我已经阅读了关于NAMESPACE 的 Writing R Extensions文档(更具体地说,有关导入,导出和注册S3method的1.5.1和1.5.2节).

我担心这一步,因为当CHECK我收到我的包裹时,我收到了这个警告:

发现以下明显的S3方法已导出但未注册:print.myClass print.myOtherClass summary.myClass summary.myOtherClass请参阅"编写R扩展"手册中的"注册S3方法"部分.

任何有助于破译未注册S3方法和NAMESPACE文件的后果的任何帮助都将成为我的一天.

谢谢你的帮助.

我有一个名为定期keras模型e，我想它的输出比较两者y_pred，并y_true在我的自定义损失函数。

from keras import backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.square(e.predict(y_pred)-e.predict(y_true)), axis=-1)

我收到错误消息：AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'ndim' 这是因为y_true和y_pred都是张量对象，keras.model.predict希望传递给numpy.array。

知道如何keras.model在自定义损失函数中成功使用我的方法吗？

如果需要，我愿意获取指定层的输出，也可以将其转换keras.model为tf.estimator对象（或其他任何对象）。