Plotly line chart_'module' object is not callable 为什么这个错误

Plotly line chart_'module' object is not callable why this error

我正在使用 plotly 从枢轴 table 绘制折线图。但是当我尝试绘制时,获取错误模块的对象是不可调用的,直到没有问题。我可以知道为什么会这样吗?请在下面查看我的代码

import pandas as pd   
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.style.use('ggplot')
import plotly.offline as pyo
import plotly.graph_objs as go
import plotly.express as px
df1 = pd.read_csv("Funct_TDH_RISE_Corners_2p0_A.txt",delim_whitespace=True) 
df1.to_csv('TDH.csv',index=False)
df1['SPEC_MIN']=5
df1['SPEC_MAX']=30
df1
TDH_PVT= pd.pivot_table(df1, index = ['Device_ID'],values = ['TDH_Rise[ns]'])
  #When I try to run the below code error is coming  
data=[go.Scatter(
            x=TDH_PVT.index,
            y=TDH_PVT.values,
            mode='lines',
            name='TDH_RISE'
    )]
    layout=go.layout(title='TDH RISE')
    figure=go.Figure(data=data,layout=layout)
    pyo.plot(figure)

我的支点table如下

    TDH_Rise[ns]
Device_ID   
FF_2649 19.228333
FF_2650 19.499167
FF_2651 19.365000
FS_2859 20.425000
FS_2860 20.252500
FS_2861 20.557500
SF_2754 21.700000
SF_2755 21.743333
SF_2756 21.528000
SS_2544 21.678333
SS_2545 21.642500
SS_2546 21.655000
TT_2439 20.730000
TT_2440 20.688333
TT_2441 18.642500

实际的绘图方法是Layout。由于 python 区分大小写,因此无法识别该方法,因此会抛出不可调用的异常。只需要换行

layout=go.layout(title='TDH RISE')

layout=go.Layout(title='TDH RISE')
  • bootstrap 上层下层天花板和每个节点的改变 var.b
  • 检查空格处的语法,添加s.
  • 我会使用“idx”,“make_union”,通过将两个 dfs (df1,df2) 分组来辅助。
  • 执行更细粒度级别的 lims 的 xor subs。
  • 使用 abr、aprx、idx、best_fit、***

triangulation patterns(Fourier)-h / dequeue.linked(priority) | chain.attrs.map.map(Map) for meta.

***, knn, 欧氏

  • 从 min_samples_name=int,
  • 增加样本
  • 欠拟合模型,允许 auto.py.gui 用于新 win32 弹出/交互的映射程序。
  • “==”为底部两个 shapes/fig \
  • 使用点或 Rsq 与三角剖分一致(欧氏 / Manhattan) call to calls(recursive), 如果节点路径离开 initiative.
  • 内存=None
  • warm_start=T/F 用于调用。
  • 您尝试过评分机制吗?得分='accuracy'
  • n_jobs=-1
  • 基尼准则
  • 对于主元,使用 null xor start 以备后用 |条件
  • 我不得不执行一个非常相似的过程,但我的方法却大不相同,因为它是人口、密度、人流量和基于错误因素、基地、潜艇、est 三角测量的密度, rsq、微分、偏微分(pred - actuals)和数据点都可以被引用回来。 到初始调用。
  • 虽然先进,但很棒,“pyautogui”将执行 get [actions;] [].collect

|N|_n=biaserrweights(w, x, rec)_in.dot(xwa, xwb, xwc)*dist (euc(x)): err.% for 'i' in weighted(i, j)range, 别的: J = 0, return J-jw(x**2i)/n(地图) J = 未来距离,根据过滤器中的条件添加 *args。