import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp_indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示Field elements must be 2- or 3-tuples, got '10'

这个错误信息提示说期望的输入应该是2-或3元组，但是你传入的是一个整数'10'。根据你的代码，这个错误很可能是由于你在创建dp_t_mat数组的时候，使用了不正确的方式来指定数组的形状。

可以看到，你创建dp_t_mat数组的时候，使用的是np.zeros函数，但是你只传入了一个参数，这个参数是一个长度为len(dp_keys)的一维数组。正确的方式应该是传入一个二元组，表示数组的形状，就像这样：

dp_t_mat = np.zeros([len(dp_keys), len(dp_keys)])

这样就能够创建一个二维数组，第一维的长度为len(dp_keys)，第二维的长度也为len(dp_keys)，然后你就可以在这个数组中存储你计算得到的p值了。

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data

这段代码使用了多个Python库，包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中，`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数，它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中，它加载了名为`ex6data1.mat`的文件，并将其存储在`raw_data`变量中。

在加载数据之后，可以使用`type()`函数来检查数据类型，以确保数据已正确加载。例如，在Python控制台中，您可以键入以下内容：

print(type(raw_data))

输出应该为`<class 'dict'>`，这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据，您可以使用相应的键。例如，要访问键为`'X'`的数据，请键入以下内容：

X = raw_data['X']

这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样，要访问键为`'y'`的数据，请输入以下内容：

y = raw_data['y']

这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。