TypeErrorを扱う方法:ufunc ‘isnan’は入力タイプではサポートされていません

I have dealt with all the Nan values in the features dataframe, then why I am still getting this error? sns.heatmap(features, annot=True, annot_kws={“size”: 7}) sns.plt.show() TypeError Traceback (most recent call last) in () —-> 1 sns.heatmap(features, annot=True, annot_kws={“size”: 7}) 2 sns.plt.show() c:usersjetjoappdatalocalprogramspythonpython36libsite-packagesseabornmatrix.py in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, xticklabels, yticklabels, mask, ax, **kwargs) 515 plotter = _HeatMapper(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, 516 annot_kws, cbar, cbar_kws, xticklabels, –> 517 yticklabels, mask) 518 519 # Add the pcolormesh kwargs here c:usersjetjoappdatalocalprogramspythonpython36libsite-packagesseabornmatrix.py in __init__(self, data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, cbar, cbar_kws, xticklabels, yticklabels, mask) 166 # Determine good default values for the colormapping 167 self._determine_cmap_params(plot_data, vmin, vmax, –> 168 cmap, center, robust) 169 170 # Sort out the annotations c:usersjetjoappdatalocalprogramspythonpython36libsite-packagesseabornmatrix.py in _determine_cmap_params(self, plot_data, vmin, vmax, cmap, center, robust) 203 cmap, center, robust): 204 “””Use some heuristics to set good defaults for colorbar and range.””” –> 205 calc_data = plot_data.data[~np.isnan(plot_data.data)] 206 if vmin is None: 207 vmin = np.percentile(calc_data, 2) if robust else calc_data.min() TypeError: ufunc ‘isnan’ not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ”safe” ベストアンサー あなたのdataFrameにtypeオブジェクトの列があるかもしれません。可能であれば、&#x30

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swarmplot上のx軸とseabornで追加された行の問題

私はseaborn swarmplot( this の回答に基づく)にカスタムラインを追加しようとしています.x軸が間違って縮尺されているようです。 データ準備: import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X_full = pd.DataFrame(data = iris[“data”], columns = iris[“feature_names”]) y_full = pd.Series(data = iris[“target”]) # selecting two classes and two features y = y_full[(y_full == 0) | (y_full == 1)] X = X_full[[“sepal width (cm)”, “petal width (cm)”]].loc[y.index] 実際のプロット: import seaborn as sns grid = sns.JointGrid(x = X[“sepal width (cm)”], y = X[“petal width (cm)”]) grid = grid.plot_joint(sns.swarmplot, hue = y) xmin = X[“sepal width (cm)”].min() xmax = X[“sepal width (cm)”].max() ymin = X[“petal width (cm)”].min() ymax = X[“petal width (cm)”].max() grid.ax_joint.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], ‘b-‘, linewidth = 2) grid.ax_joint.plot([xmin, xmax], [ymin, ymax] ) 結果: 細い線は(xmin、ymin)から(xmax、ymax)に移動する必要があります。 y 軸は正しく表示されますが、 x 軸は間違っています。 どのようにプロット座標を正しくプロットされるように修正するには? ベストアンサー 申し訳あ

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ヒートマップにラベルを含める方法

私はこの行列を得た 120 100 80 40 20 10 5 0 120 64.21 58.20 51.20 56.37 47.00 45.61 46.86 2.16 100 62.84 57.80 50.60 51.32 39.43 39.30 42.80 0.89 80 62.62 56.20 51.20 51.61 46.23 37.20 42.20 5.32 40 62.05 52.10 44.20 48.79 42.22 35.16 41.80 1.81 20 61.65 50.90 42.30 46.23 44.83 32.70 41.50 6.24 10 59.69 50.20 40.10 40.20 44.28 32.80 39.90 12.31 5 59.05 49.20 40.60 38.90 44.10 30.80 32.80 9.91 0 56.20 49.10 40.50 38.60 36.20 32.20 31.50 0.00 数値配列のヒートマップを数値配列として指定してからヒートマップをプロットする方法を知っています ax = sns.heatmap(nd, annot=True, fmt=’g’) しかし、誰かが私にどのように列と行のラベルを含めることができますか?列ラベルと行ラベルが与えられます(120,100,80,42など)。 ベストアンサー 申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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シーボーンでエラーバーを生成できません

グラフにエラーバーを追加してもらえますか? これはcsv: run,testcase,algorithm,group,avg_weightedcost,std_weight 1,1,QI,0,20007037.36,0 2,1,Q2,0,60000000,3.76E-09 3,1,Q4,0,181801581.2,13353630.74 4,1,Q3,0,585605657.3,54852458.59 6,1,QI,1,10003518.68,0 7,1,Q2,1,292802828.7,2.00E+01 8,1,Q4,1,90900790.6,13353630.74 9,1,Q3,1,292802828.7,27426229.3 これは生成されたコードとグラフです: g = sns.barplot(y=”algorithm”, x=”avg_weightedcost”, hue=”group”, capsize=.2, data=df) これはエラーバーを追加しようとする方法です: g = sns.barplot(y=”algorithm”, x=”avg_weightedcost”, hue=”group”, xerr=”std_weight”, capsize=.2, data=df) これはエラーです: Valueエラー: err must be [ scalar | N, Nx1 or 2xN array-like ] 変更された: CSVファイル: run,testcase,algorithm,group,avg_weightedcost,std_weight,avg,err 1,1,QI,0.00,20007037.36,0.00,100.00,5.00 2,1,Q2,0.00,60000000.00,0.00,50.00,20.00 3,1,Q4,0.00,181801581.20,13353630.74,50.00,10.00 4,1,Q3,0.00,585605657.30,54852458.59,20.00,1.00 6,1,QI,1.00,10003518.68,0.00,20.00,20.00 7,1,Q2,1.00,292802828.65,20.00,30.00,10.00 8,1,Q4,1.00,90900790.60,13353630.74,10.00,10.00 9,1,Q3,1.00,292802828.65,27426229.30,50.00,20.00 コード: g = sns.barplot(x=data2[‘avg_weightedcost’], y=data2[‘algorithm’], hue=data2[‘group’]) g.errorbar(x=data2[‘avg_weightedcost’], y=data2[‘algorithm’], xerr=data2[‘std_weight’], ecolor=’red’, linewidth=0, capsize=15) エラー: Valueエラー&#

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海軍のバブルプロット

シーボーンのバブルプロットを作成するには、どこかありますか?このチュートリアルのように、私は既にMatplotのlibでそれを行う方法を知っています: https://python-graph-gallery.com/270-basic-bubble -plot/ # libraries import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # create data x = np.random.rand(40) y = np.random.rand(40) z = np.random.rand(40) # use the scatter function plt.scatter(x, y, s=z*1000, alpha=0.5) plt.show() 私はSeabornとこれを複製したいと思います。私はプロットすることができますが、マーカーのサイズを制御することはできません。 import seaborn as sns import numpy as np %matplotlib inline data=pd.DataFrame({“x”:x, “y”:y,”z”:z}) sns.lmplot(x=”x”, y=”y”,data=data, fit_reg=False) ベストアンサー stackoverflowのこの質問の複製です。とにかくすぐに要約すると、あなたはそれを行うことができます: scatter_kws={“s”: 10} あなたの場合、それは単純です: sns.lmplot(x=”x”, y=”y”,data=data, fit_reg=False,scatter_kws={“s”: z*1000})

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シーボーンにPairPlotをラップするようにするにはどうすればいいですか?

私はseabornを使っていくつかのPairPlotをやろうとしているので、モデル化しようとしているラベルに対してたくさんの機能を比較することができます。しかし、(〜50)の機能の束があります。だから私は基本的にやっている: g = sns.pairplot(train_df,x_vars=[“MoSold”,”GarageArea”,”ScreenPorch”,”OverallQual”],y_vars=”SalePrice”,size=4) ここで、 “SalePrice”は他の人と比較したいラベルです。今のところ、私は機能をお互いに比較することには気をつけません。 私が持っている問題は、私がJupyterのノートブックにこれをプロットすると、1つの長い行としてフォーマットされるということです。 私はここで4つの機能でそれをやっているだけですが、私が&#x

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Pairgridを使ってSeabornのヒストグラムプロットの透明度を変更するにはどうすればよいですか?

私は Kaggle Titanicデータセットを使用しています。 1つの特徴は、乗客が乗り出した都市である「着陸」である。生存率はそれと相関があるように見えますが、私はそれが単なる運賃(生存率と明らかに相関する)と相関するかもしれないと心配しています。 私は運賃のヒストグラムをプロットしたい。それは簡単だろう。しかし、私はまた、異なる色でラベル付けされた3つの乗り越え値(Q、C、S)のヒストグラムを同じプロット上にしたいと考えています。 私は検索しましたが、どのように把握できません。私はFacetGridと比較的似た何かを達成することができます: g = sns.FacetGr

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新しいデータのために複数の機能を同時に素早くプロットする最も簡単な方法は何ですか?

私はDS/MLのための非常に初心者のチュートリアルを始めています。最初に行うことの1つは、彼らが私に与えたデータを突き止めることです。パンダで典型的なhead()とdescribe()を実行した後、数値となるフィーチャをより慎重に見て、ラベルとラベルの間に相関があるかどうかを確認したい(単純な線形関係など)。 以前はmatplotlibやstuffを使っていましたが、これを “正しい”方法で行いたいと思います。私が見ているチュートリアルでは、シーボンを使用することを提案していますが、正直言って私が示唆しているもの(より複雑な関係などを見ています)には適用&#x304C

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Pandas df – FacetGrid – プロットの助けが必要

私は以下の列を持つdfを持っているとしましょう Feed ItemName —- ——– FeedA ItemA FeedA ItemB FeedA ItemC FeedA ItemA FeedA ItemB FeedA ItemA FeedA ItemC FeedA ItemC FeedA ItemC FeedA ItemA FeedA ItemB FeedB ItemC FeedB ItemB FeedB ItemB FeedB ItemB FeedB ItemC FeedB ItemA FeedB ItemA ….. ….. ….. 私は各 ItemName の数を Feed でグループ化し、( Feed ごとに)Facetグリッドを作成したい Whilst I tried df.groupby([‘Feed’,’ItemName’])[‘ItemName’].count() to the get the count split by ItemName & grouped by Feed, but am not sure on how plot that as graph. ベストアンサー 申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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seaborn tsplotに予測間隔をプロットする方法は?

私はtsplotを使ってシーボーンでCIの時系列プロットをプロットしています: これらはそれぞれ10のトレースから生成されました: 示された信頼バー(99%信頼度)は、平均に対するCIのように見えます。しかし、私は実際に予測間隔について99%の信頼を得ています。上記の例では、これらは幅広く、機会に赤い点線を横切るべきです。 seaborn tsplotに99%の予測間隔をプロットできますか? ベストアンサー 申し訳ありませんが、適切な答えはありません

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