plt.scatter(reduced_data[:,0], reduced_data[:,1], alpha=0.5) plt.show()报错unhashable type: 'slice'
时间: 2024-01-13 07:04:38 浏览: 31
这个错误通常是由于使用了不可哈希的类型作为字典的键值而引起的。在这个问题中,可能是由于 `reduced_data` 是一个 NumPy 数组而不是一个列表,导致出现了这个问题。
要解决这个问题,你可以尝试将 NumPy 数组转换为列表,例如:
```
data_list = reduced_data.tolist()
plt.scatter(data_list[:,0], data_list[:,1], alpha=0.5)
plt.show()
```
这样应该就可以正确地绘制散点图了。
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data_list = reduced_data.values.tolist() plt.scatter(reduced_data[:,0], reduced_data[:,1], alpha=0.5) plt.show()报错unhashable type: 'slice'
这个错误通常是由于使用了不可哈希的类型作为字典的键值而引起的。在这个问题中,可能是由于 `reduced_data` 是一个 DataFrame,而不是 NumPy 数组或列表,导致出现了这个问题。
要解决这个问题,你可以尝试将 DataFrame 转换为 NumPy 数组,例如:
```
data_array = reduced_data.to_numpy()
plt.scatter(data_array[:,0], data_array[:,1], alpha=0.5)
plt.show()
```
或者也可以将 DataFrame 转换为列表,例如:
```
data_list = reduced_data.values.tolist()
plt.scatter([x[0] for x in data_list], [x[1] for x in data_list], alpha=0.5)
plt.show()
```
这样应该就可以正确地绘制散点图了。
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错,请为我修正
好的,这段代码存在两个问题:
1. 第一行代码中的 import 语句和第二行代码中的 from 语句应该分开写,中间需要加上换行符。
2. 代码中缺少对 pandas 和 matplotlib 库的导入语句。
您可以尝试使用以下修正后的代码来运行:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
df = pd.read_csv("iris.csv")
pca = PCA(n_components=2)
X = df.iloc[:, :-1].values
Y = df.iloc[:, -1].values
X_reduced = pca.fit_transform(X)
plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y)
plt.show()
df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"])
df_reduced["label"] = Y
df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)
```
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