use*_*396 20 python scipy python-3.x pandas seaborn
我搜索过S/O但我找不到答案.
当我尝试用seaborn绘制分布图时,我得到了一个未来的警告.我想知道这里可能出现什么问题.
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['class'] = iris.target
df['species'] = df['class'].map({idx:s for idx, s in enumerate(iris.target_names)})
fig, ((ax1,ax2),(ax3,ax4))= plt.subplots(2,2, figsize =(13,9))
sns.distplot(a = df.iloc[:,0], ax=ax1)
sns.distplot(a = df.iloc[:,1], ax=ax2)
sns.distplot(a = df.iloc[:,2], ax=ax3)
sns.distplot(a = df.iloc[:,3], ax=ax4)
plt.show()
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这是警告:
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py:1713:
FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated;
use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`.
In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`,
which will result either in an error or a different result.
return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval
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有帮助吗?您可以运行上面的代码.你会得到警告.
熊猫:0.23.4,seaborn:0.9.0,matplotlib : 2.2.3, scipy:1.1.0,numpy:1.15.0'
更全面的追溯会很好.我的猜测是,seaborn.distplot使用scipy.stats计算的东西.发生错误
def _compute_qth_percentile(sorted, per, interpolation_method, axis):
....
indexer = [slice(None)] * sorted.ndim
...
indexer[axis] = slice(i, i + 2)
...
return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval
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所以在最后一行中,列表indexer用于切片sorted.
In [81]: x = np.arange(12).reshape(3,4)
In [83]: indexer = [slice(None), slice(None,2)]
In [84]: x[indexer]
/usr/local/bin/ipython3:1: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
#!/usr/bin/python3
Out[84]:
array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]])
In [85]: x[tuple(indexer)]
Out[85]:
array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]])
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使用切片列表有效,但计划将来会贬值.涉及多个维度的索引应该是元组.在上下文中使用列表是一种正在逐步淘汰的旧样式.
所以scipy开发人员需要解决这个问题.这不是最终用户应该处理的事情.但就目前而言,不要担心futurewarning.它不会影响计算或绘图.有一种方法可以抑制未来的警告,但我不知道它是什么.
FutureWarning:使用非元组序列进行多维索引不建议使用`arr [tuple(seq)]`而不是`arr [seq]`
我正在运行 seaborn.regplot,并按照 NetworkMeister 的建议通过升级 scipy 1.2 来消除警告。
pip install --upgrade scipy --user
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如果您在其他 seaborn 图中仍然收到警告,您可以预先运行以下命令。这在 Jupyter Notebook 中很有用,因为即使您的绘图很棒,警告也会使报告看起来很糟糕。
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
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