小编rcs*_*hon的帖子

我在处理绘图时遇到了问题，因为在我处理它时，轴标签似乎显示在 Jupyter Notebooks 中。

但是，当我将文件导出到 .py 文件并在终端中运行它时，给出的图表没有轴标签。

fig = plt.figure(figsize = (15,5))

ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_title('Oil vs Banks Mean Return')
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price')

ax.plot(all_returns['Mean'], label = 'Banks Mean', color = 'green')
ax.plot(all_returns['Oil'], label = 'Oil', color = 'black')
ax.plot(movavg['Mean'], label = 'Mean MA', color = 'blue')
ax.plot(movavg['Oil'], label = 'OIL MA', color = 'red')

ax.legend()

plt.tight_layout();

在 Jupyter Notebooks 中，它显示轴和标签，例如。年份等：

但是，当我导出它时，它们不见了：

在NLP任务中使用GloVe嵌入时，GloVe中可能不存在来自数据集的某些单词。因此，我们为这些未知单词实例化随机权重。

是否可以冻结从GloVe获得的重量，并仅训练新实例化的重量？

我只知道我们可以设置：model.embedding.weight.requires_grad = False

但这使新单词难以训练。

还是有更好的方法来提取单词的语义。