解决Kaggle中使用Plotly绘图无报错但不显示图片的问题

# 示例数据
np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 计算相关矩阵
df_corr = df.corr()

# 相关矩阵生成函数
def corr_generate(coefficient):
    fig = px.imshow(coefficient, text_auto=True, aspect='auto', color_continuous_scale='RdBu_r')
    fig.show()

# 生成相关矩阵图
corr_generate(df_corr)

上述代码中的 fig.show() 未生效,未能显示绘制的图。可参考以下两种方法进行解决:

方法1. 使用conda list 检查是否安装Kaliedo,如果没有则使用pip install -U kaleido安装。如果还不显示,参考方法2.

方法2.修改fig.show()

fig.show(renderer='iframe')

或者

fig.show(renderer='iframe_connected')

### 解决Kaggle中`ml_collections`模块缺失问题 当在Kaggle环境中遇到`ModuleNotFoundError: No module named 'ml_collections'`错误时,这表明当前环境未安装该依赖项。可以通过以下方法解决问题。 #### 方法一:通过命令行安装`ml_collections` 可以在Kaggle笔记本中的单元格里执行Python代码来安装所需的库。以下是具体的实现方式: ```python !pip install ml-collections ``` 上述命令会调用Kaggle内置的Pip包管理工具来下载并安装`ml_collections`模块[^1]。 #### 方法二:将安装指令嵌入到Python脚本中 如果更倾向于使用Python代码而非Shell命令,则可以采用如下形式完成相同操作: ```python import sys !{sys.executable} -m pip install ml-collections ``` 这种方法利用了`subprocess`机制,在离开Python解释器的情况下完成了外部软件包的引入工作[^2]。 #### 验证安装成功与否 无论采取哪种方式进行安装,都建议随后验证一下是否确实已经加载好了目标库文件。下面是一段用于测试的小程序: ```python try: import ml_collections print("The 'ml_collections' package is successfully installed.") except ImportError as e: print(f"Error occurred while importing the package: {e}") ``` 这段代码尝试导入刚刚新增加的支持组件,并打印相应的状态消息给用户查看[^3]。 #### 注意事项 需要注意的是,尽管大多数情况下以上两种途径都可以顺利解决问题,但由于网络状况或者特定版本冲突等原因也可能偶尔失败。此时可能需要查阅官方文档获取更多帮助信息或考虑更换其他替代方案。
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