Python GPy模块：如何在简单的x轴上绘制模型预测？

Question

在Python中，当我在早期通过简单的绘图遇到绊脚石时，我试图进入GPy库以估算高斯过程模型。

对于我的数据，我生成了一个简单的正弦波，中间增加了平方的增长率，GPy成功地估计了初始模型。

数据生成：

## Generating data for regression
# First, regular sine wave + normal noise
x = np.linspace(0,40, num=300)
noise1 = np.random.normal(0,0.3,300)
y = np.sin(x) + noise1

# Second, an upward trending starting midway, with its own noise as well
temp = x[150:]
noise2 = 0.004*temp**2 + np.random.normal(0,0.1,150)
y[150:] = y[150:] + noise2

plt.plot(x, y)

初始模型：

## Pre-processing
X = np.expand_dims(x, axis=1)
Y = np.expand_dims(y, axis=1)

## Model
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, variance=1., lengthscale=1.)
model1 = GPy.models.GPRegression(X, Y, kernel)

## Plotting
fig = model1.plot()
GPy.plotting.show(fig, filename='basic_gp_regression_notebook')

但是，此模型指定不正确，因为数据仅使用sin（X）和X ^ 2（而不仅仅是X）创建，所以我创建了下一个模型：

X_all = np.hstack((np.sin(X), np.square(X)))

model2 = GPy.models.GPRegression(X_all, Y, kernel)

fig = model2.plot()
GPy.plotting.show(fig, filename='basic_correct_gp_regression_notebook')

但是，现在，我正在绘制错误，

Invalid value of type 'builtins.str' received for the 'size' property of scatter.marker Received value: '5'

我认为这是因为绘图仅提供sin（X）和X ^ 2，所以不知道将“ X”用作x轴。

我该如何解决？