小编Joh*_*anC的帖子

显示summary_plot时，不显示颜色条。

shap.summary_plot(shap_values, X_train)

我尝试过改变plot_size。当绘图较高时，会出现颜色条，但它非常小 - 看起来不应该。

shap.summary_plot(shap_values, X_train, plot_size=0.7)

这是一个看起来正确的颜色条的示例。

有谁知道这是否可以以某种方式解决？

如何重现：

import pandas as pd
import shap
import sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# a classic housing price dataset
X,y = shap.datasets.boston()

# a simple linear model
model = RandomForestRegressor(max_depth=6, random_state=0, n_estimators=10)
model.fit(X, y)
shap_values = shap.TreeExplainer(model).shap_values(X)
shap.summary_plot(shap_values, X)

在这种情况下，会显示颜色条，但它很小。我选择这样的例子是为了方便检索数据。

嗨，我想用 Python 生成一个热图，类似于所示的热图，其中圆圈的大小表示该单元格中样本的大小。我查看了 seaborn 的画廊并找不到任何东西，而且我认为我无法用 matplotlib 做到这一点。

我正在尝试在seaborn中绘制箱线图，其宽度取决于x轴值的对数。我正在创建宽度列表并将其传递给 seaborn.boxplot 的 widths=widths 参数。

但是，我得到了

raise ValueError(datashape_message.format("widths"))
ValueError: List of boxplot statistics and `widths` values must have same the length

当我调试和检查时，箱线图统计中只有一个字典，而我有 8 个箱线图。无法准确判断问题出在哪里。

我使用 pandas 数据框和seaborn 进行绘图。

更新：如何在 Python 中找到闭区间 [0,3.5] 上函数的最小值？到目前为止，我找到了最大值和最小值，但不确定如何从这里过滤掉最小值。

import sympy as sp

x = sp.symbols('x')

f = (x**3 / 3) - (2 * x**2) + (3 * x) + 1

fprime = f.diff(x)

all_solutions = [(xx, f.subs(x, xx)) for xx in sp.solve(fprime, x)]

print (all_solutions)

如何从 Python 中的绘图中获得y轴上的精确值？我有两个数组vertical_data，gradient(temperature_data)并将它们绘制为：

plt.plot(gradient(temperature_data),vertical_data)
plt.show()

图中所示：

我需要零值，但它不完全为零，它是一个浮点数。

如何将以下字符串解析为LocalDateTime-Object？

20200203092315000000

我总是收到以下异常，但我不明白：

java.time.format.DateTimeParseException: Text '20200203092315000000' could not be parsed at index 0

    at java.time.format.DateTimeFormatter.parseResolved0(DateTimeFormatter.java:1949)
    at java.time.format.DateTimeFormatter.parse(DateTimeFormatter.java:1851)
    at java.time.LocalDateTime.parse(LocalDateTime.java:492)
    at de.x.struct.type.LocalDateTimeStructField.setBytesValue(LocalDateTimeStructField.java:44)
    at de.x.struct.Struct.bytesToStruct(Struct.java:110)
    at de.x.struct.StructTest.testStringToStruct(StructTest.java:60)

我的应用程序代码如下所示：

LocalDateTime ldt = LocalDateTime.parse("20200203092315000000", DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmssSSSSSS"));

我想使用seaborn distplot制作一个配对直方图，如下所示。这种图也可称为此处所示的背对背直方图，或如此处所讨论的沿 x 轴反转/镜像的双直方图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

green = np.random.normal(20,10,1000)
blue = np.random.poisson(60,1000)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

sns.distplot(blue, hist=True, kde=True, hist_kws={'edgecolor':'black'}, kde_kws={'linewidth':2}, bins=10, color='blue')
sns.distplot(green, hist=True, kde=True, hist_kws={'edgecolor':'black'}, kde_kws={'linewidth':2}, bins=10, color='green')
ax.set_xticks(np.arange(-20,121,20))
ax.set_yticks(np.arange(0.0,0.07,0.01))
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

plt.show()