Python 使用带有流线型的枕头，图像不是在windows上定义的错误

我看到的大多数修复都是针对windows以外的其他操作系统。不幸的是，我在windows上

在Streamlight服务器上，我得到：

NameError:未定义名称“image” 文件“C:\Users\Adam\Desktop\machine\u learn\machine\u learn\learn3.py”，第17行，在 image=image.open（r'C:\Users\Adam\Downloads\moneyshot.jpg'）

我把两者都放进去了

从PIL导入图像

从PIL.Image导入核心作为映像

正如这里所建议的：

谢谢你的建议。 这是我的全部代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from PIL import Image
from PIL.Image import core as Image
import streamlit as st



st.write("""

#Fianancial data visualizer
Financial data **visualizer** for GameStop from 09/04/2020 to 09/04/2021

""")

image = image.open(r'C:\Users\Adam\Downloads\moneyshot.jpg')
st.image(image, caption=MoneyMission, use_column_width=True)
st.sidebar.header('user input')

def get_input():
    start_date = st.sidebar.text_input('Start date', '2020-04-09')
    end_date = st.sidebar.text_input('End date', '2021-04-09')
    Stock_symbol = st.sidebar.text_input('Stock symbol', 'GME')
    return start_date, end_date, Stock_symbol

def get_symbol(symbol):
    if symbol == 'GME':
        return 'GameStop'
    else:
        return None


def get_data(symbol, start, end):
    if symbol.upper() == 'GME':
        df = pd.read_csv(r"C:\Users\Adam\Downloads\Gamestop_price_data")
    else:
        df = pd.DataFrame(columns=[Date, Open, High, Low, Close, Volume])


    start = pd.to_datetime(start)
    end = pd.to_datetime(end)

    start_row = 0
    end_row = 0 

    for i in range(0, len(df)):
        if start <= pd.to_datetime(df['Date'][i]):
            start_row = i
            break
    
    for j in range(0, len(df)):
        if end >= pd.to_datetime(df['Date'][len(df) -1 -j]):
            end_row = len(df) -1 -j
            break
    
    df = df.set_index(pd.Datetimeindex(df['Date'].values))

    return df.iloc[start_row:end_row +1, :]

start, end, symbol = get_input()

df = get_data(symbol, start, end)


company_name = get_symbol(symbol.upper())

st.header(company_name+'Close price\n')
st.line_chart(df['Close'])

st.header(company_name+'Volumn\n')
st.line_chart(df['Volumn'])

st.header(company_name+'low')
st.line_chart(df['low'])

st.header(company_name+'high')
st.line_chart(df['high'])

st.header(company_name+'open')
st.line_chart(df['open'])

从sklearn.metrics导入准确性评分
从sklearn.model\u选择导入列车\u测试\u拆分
从sklearn.employ导入随机林分类器
从PIL导入图像
从PIL.Image导入核心作为映像
导入streamlit作为st
圣写
#金融数据可视化工具
2020年4月9日至2021年4月9日期间GameStop的财务数据**可视化工具**
""")
image=image.open（r'C:\Users\Adam\Downloads\moneyshot.jpg'）
st.image（图像，标题=MoneyMission，使用列宽度=True）
st.sidebar.header（'用户输入'）
def get_input（）：
开始日期=侧边栏文本输入（“开始日期”，“2020-04-09”）
结束日期=侧边栏文本输入（“结束日期”，“2021-04-09”）
Stock\u symbol=st.sidebar.text\u输入（'Stock symbol'，'GME'）
退货开始日期、结束日期、库存符号
def get_符号（符号）：
如果符号==“GME”：
返回“GameStop”
其他：
一无所获
def get_数据（符号、开始、结束）：
如果symbol.upper（）=“GME”：
df=pd.read\u csv（r“C:\Users\Adam\Downloads\Gamestop\u price\u data”）
其他：
df=pd.DataFrame（列=[日期、打开、高、低、关闭、卷]）
开始=pd.to_日期时间（开始）
end=pd.to_datetime（end）
起始行=0
结束_行=0
对于范围（0，len（df））内的i：
如果start=pd.to_datetime（df['Date'][len（df）-1-j]）：
end_row=len（df）-1-j
打破
df=df.set_索引（pd.Datetimeindex（df['Date'].值））
返回df.iloc[开始行：结束行+1，：]
开始、结束、符号=获取输入（）
df=获取数据（符号、开始、结束）
公司名称=获取符号（symbol.upper（））
st.表头（公司名称+收盘价\n）
st.line_图表（df['关闭]）
st.页眉（公司名称+'Volumn\n'）
标准线形图（df['Volumn']）
st.标题（公司名称+低）
st.line_图表（df['低]）
st.标题（公司名称+高）
标准直线图（df[‘高’]）
st.标题（公司名称+开放）
st.line_图表（df[‘打开’]）

它是

image=image。打开（…）

，在

image

中用大写字母

I

。