报了这样的错误Could not find mappable nodes or relationships inside Record<{name: "江津区", count: 27}> for org.springframework.data.neo4j.core.mapping.DefaultNeo4jPersistentEntity@72bda15a at org.springframework.data.neo4j.core.mapping.DefaultNeo4jEntityConverter.read(DefaultNeo4jEntityConverter.java:108) ~[spring-data-neo4j-6.2.1.jar:6.2.1]

这个错误是因为Neo4j数据库返回的记录（Record）无法映射到Java对象上。在这个错误信息中，记录中包含了“name”和“count”两个属性，但是对应的Java对象中可能没有这些属性，或者属性类型不匹配。

你可以检查一下LsjzCount对象的定义，确保它包含了“name”和“count”两个属性，并且对应的数据类型与数据库记录中的类型匹配。同时，也需要确保LsjzCount对象上使用了正确的注解，例如@Node或者@QueryResult等。

相关问题

RuntimeError: No mappable was found to use for colorbar creation. First define a mappable such as an image (with imshow) or a contour set (with contourf).

这个错误通常是由于在创建 colorbar 时没有定义可映射的对象。通常，colorbar 会自动从给定的图像或轮廓图中获取颜色信息。如果您没有显示图像或轮廓图，则需要手动创建可映射的对象。您可以通过在创建图像或轮廓图时指定 cmap 参数来解决此问题。例如，如果您正在使用 matplotlib 绘制图像，则可以使用以下代码创建可映射的对象：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个二维数组
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制图像
im = plt.imshow(data, cmap='viridis')

# 创建 colorbar
plt.colorbar(im)

在这个例子中，我们首先使用 `imshow()` 函数绘制一个二维数组，并指定 `cmap='viridis'`。这将为图像创建一个可映射的对象。然后，我们使用 `colorbar()` 函数创建 colorbar。请注意，我们将 `imshow()` 函数返回的对象作为参数传递给 `colorbar()` 函数，以确保 colorbar 使用正确的颜色映射。

No mappable was found to use for colorbar creation. First define a mappable such as an image (with imshow) or a contour set (with contourf).

这个错误通常是因为没有指定可绘制对象（mappable），导致无法创建颜色条。在调用 `plt.colorbar` 函数时，需要传入一个可绘制对象作为参数，例如 `imshow` 或 `contourf` 返回的对象。

这个问题可以通过以下方式解决：

1. 确保使用了可绘制的对象。例如，在使用 `imshow` 函数绘制图像时，需要将返回的图像对象传递给 `plt.colorbar` 函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(10, 10)
im = plt.imshow(data)
plt.colorbar(im)
plt.show()

2. 确保可绘制对象的范围已经设置好。例如，在使用 `contourf` 函数绘制等高线图时，需要将返回的等高线对象传递给 `plt.colorbar` 函数，并且需要先调用 `plt.contourf` 函数设置等高线的范围：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

cs = plt.contourf(X, Y, Z)
plt.colorbar(cs)
plt.show()

在这个例子中，`plt.contourf` 函数用于设置等高线的范围，并返回等高线对象 `cs`，然后将 `cs` 对象传递给 `plt.colorbar` 函数。