TypeError: seaborn.utils._scatter_legend_artist() got multiple values for keyword argument 'label'

这个错误提示意味着你在调用seaborn的scatterplot函数时，对于'label'关键字参数给出了多次值。在Seaborn库中，当绘制散点图并添加图例时，'label'参数只应该用于一次，用来指定每个数据系列的标签名。

可能是以下几个原因造成的：
1. 在传入数据的同时，不小心多次设置了'series_labels'或者'region'等参数，这都会覆盖默认的'label'。
2. 可能你在同一个函数调用里给子图（如子图的分组或层次结构）也设置了'label'。
3. 如果你在创建不同图例的艺术品时，无意中多次传递了'label'参数。

要修复这个问题，你需要检查一下你的代码，确保在调用scatterplot时只设置一次'label'参数，并且确保其他可能影响图例的参数设定正确。例如：

sns.scatterplot(x='x轴', y='y轴', data=data, label='数据系列名称')

或者在创建子图时明确指定：

ax = sns.scatterplot(..., ax=ax, label='子图标签')

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Uncaught TypeError: XLSX.utils.json_to_sheet is not a function

这个错误提示 "Uncaught TypeError: XLSX.utils.json_to_sheet is not a function" 出现于JavaScript中，当你尝试使用`XLSX`库将JSON数据转换成Excel工作表时。`XLSX.utils.json_to_sheet` 是 `XLSX` 提供的一个函数，用于将JSON对象转换为可以写入到`XLSX`工作簿的工作表。

如果你遇到这个错误，通常有以下几个原因：

1. 未正确引入 `XLSX` 库：确保你在代码中已经通过 `require` 或 `import` 完整导入了 `XLSX` 包，例如：

   const XLSX = require('xlsx');

2. 使用的是旧版本或不兼容的 `XLSX` 版本：检查你的 `XLSX` 模块是否是最新的，有些老版本可能缺少这个函数。

3. 导入时函数名拼写错误：确认你在使用时输入的是 `json_to_sheet` 而不是其他同音误拼。

4. 作用域问题：如果是在异步操作中使用，需要确保在回调或 Promises 解析之后再使用这个函数。

解决办法是检查以上可能性，并确保你在调用该函数之前已正确加载并配置了 `XLSX`。

TypeError: Dropout.__init__() got multiple values for argument 'rate'

这个错误通常是因为在创建 Dropout 层时，传递了多个 rate 参数。Dropout 层只需要一个 rate 参数来指定要丢弃的神经元的比例。请检查你创建 Dropout 层时传递的参数，确保只传递了一个 rate 参数。例如，下面是正确创建 Dropout 层的示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Dropout

dropout_layer = Dropout(rate=0.2)

如果你在创建 Dropout 层时仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。