sns.kdeplot(x, y, cmap='Blues', shade=True)

根据您的错误消息，似乎是因为调用了错误的函数参数引起的问题。kdeplot函数只接受一个参数，因此您需要将x和y数组合并为一个二维数组，然后将该数组传递给kdeplot函数：

sns.kdeplot(data=np.vstack([x, y]).T, cmap='Blues', shade=True)

这里，我们使用了numpy库中的vstack函数将x和y数组垂直堆叠，然后使用T属性将它们转置为一个二维数组。然后，我们将该数组传递给kdeplot函数，并使用cmap和shade参数设置热力图的外观。

请尝试更新您的代码，并再次运行程序，看看是否解决了问题。

相关问题

xian.py:42: FutureWarning: `shade` is now deprecated in favor of `fill`; setting `fill=True`. This will become an error in seaborn v0.14.0; please update your code. sns.kdeplot(data=np.vstack([x, y]).T, cmap='Blues', shade=True) Traceback (most recent call last): File "xian.py", line 42, in <module> sns.kdeplot(data=np.vstack([x, y]).T, cmap='Blues', shade=True) File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/seaborn/distributions.py", line 1726, in kdeplot **plot_kws, File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/seaborn/distributions.py", line 1033, in plot_univariate_density ax_obj, artist, fill, False, multiple, alpha, plot_kws, {}, File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/seaborn/distributions.py", line 159, in _add_legend handles.append(artist(**kws)) File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 113, in __init__ self.update(kwargs) File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/artist.py", line 1067, in update raise AttributeError(f"{type(self).__name__!r} object " AttributeError: 'Patch' object has no property 'cmap'

根据错误消息，似乎是因为使用了已弃用的参数“shade”而导致的问题。在最新版本的seaborn中，shade参数已经被fill参数所替代。因此，我们需要使用fill参数，并将其设置为True来解决这个问题：

sns.kdeplot(data=np.vstack([x, y]).T, cmap='Blues', fill=True)

另外，根据错误消息，似乎也是由于使用了无效的参数“cmap”而导致的问题。在kdeplot函数中，您可以使用palette参数来设置颜色映射，而不是使用cmap参数。因此，您需要使用palette参数，并将其设置为“Blues”来更新代码：

sns.kdeplot(data=np.vstack([x, y]).T, palette='Blues', fill=True)

请尝试更新您的代码，并再次运行程序，看看是否解决了问题。

对于（y，x）数据分析的热力图python代码

以下是对于（y，x）数据分析的热力图Python代码，使用了seaborn和matplotlib库。

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

# 生成随机数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 绘制热力图
sns.kdeplot(x, y, cmap='Blues', shade=True)

# 设置坐标轴标签和标题
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Heatmap of (Y,X) Data')

# 显示图形
plt.show()

解释一下代码：

首先，导入numpy、seaborn和matplotlib.pyplot库。然后，使用numpy库生成100个随机数作为x和y坐标轴上的数据。接着，使用seaborn库的kdeplot函数来绘制热力图，并设置颜色为蓝色（cmap='Blues'）和阴影效果（shade=True）。最后，使用matplolib库的xlabel、ylabel和title函数来设置坐标轴标签和标题。最后，使用show函数来显示图形。