sns is not defined

时间: 2024-06-20 11:03:30 浏览: 111
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解决vue项目报错webpackJsonp is not defined问题

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"sns"是一个Python库，全称为"Seaborn"。它是一个基于Matplotlib的数据可视化工具，可以用来创建各种各样的统计图形。如果在使用Python代码时出现"sns is not defined"的错误，通常是因为没有正确导入Seaborn库。你需要在代码中添加以下代码来导入Seaborn库：import seaborn as sns。
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name 'sns' is not defined

NameError: name 'sns' is not defined 是由于在代码中使用了sns这个变量或函数，但是该变量或函数未被定义导致的错误。解决这个问题的方法有以下几种： 1. 确保已经正确导入了seaborn模块。可以使用以下语句导入...

name 'sns' is not defined 如何解决

当出现“name 'sns' is not defined”错误时，这意味着您正在尝试访问未定义的变量或模块。要解决此错误，您可以采取以下措施： 1.检查是否正确导入了所需的模块。如果您使用的是第三方模块，则需要使用pip安装它，...

NameError: name 'sns' is not defined

当出现"NameError: name 'sns' is not defined"错误时，这意味着你尝试访问一个未定义的变量或函数"sns"。这通常是因为你没有正确导入所需的模块或库。 要解决这个错误，你需要确保你已经正确导入了包含"sns"的模块...

sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") NameError: name 'sns' is not defined

在这个例子中，似乎您没有导入 seaborn 库，因此在使用 sns.lineplot 函数时会出现 NameError: name 'sns' is not defined 错误。 您可以通过在代码的开头添加以下导入语句来解决这个问题： python ...

name 'seaborn' is not defined

这个错误提示表明你的代码中使用了seaborn库，但是Python解释器并不认识这个库。这通常是因为你没有正确安装seaborn库或者没有在...sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) # 显示图表 plt.show()

name 'load_dataset' is not defined

"NameError: name 'load_dataset' is not defined" 错误说明 load_dataset 函数没有被定义。根据引用的内容，可能是 seaborn 库没有被正确导入或者数据集文件不存在导致无法加载。您可以尝试以下解决方案来解决这个...

代码sns.distplot(mall.Income,ax=axes1)，运行报错name 'axes1' is not defined怎么解决

你需要先定义变量 axes1，然后再调用 sns.distplot() 函数。可以使用 plt.subplots() 函数创建一个新的 Figure 和 Axes 对象，并把它们存储在两个变量中，例如： fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, ...

fig, axs = plt.subplots( figsize=(12, 10)) sns.regplot(x='平均获赞数', y='总粉丝人数', data=data) set_title('平均获赞数')报错NameError: name 'set_title' is not defined

这个错误是因为您使用了不存在的函数set_title()。正确的函数应该是set_title()，即将set替换为set_。...sns.regplot(x='平均获赞数', y='总粉丝人数', data=data) axs.set_title('平均获赞数')

NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_40748/2646967154.py in <module> 1 for col in columns: 2 plt.figure() ----> 3 sns.histplot(data[col], bins=50, kde=True, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='white') 4 plt.title(col) 5 plt.xlabel("Value") NameError: name 'sns' is not defined

在这个例子中，错误消息表明 sns 没有被定义，意味着 seaborn 库没有被正确导入。 要解决这个问题，您需要在代码的开头添加以下导入语句： python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt ...

报错NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/2827764134.py in <module> 1 for col in columns: 2 plt.figure() ----> 3 sns.histplot(data[col], bins=50, kde=True, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='white') 4 plt.title(col) 5 plt.xlabel("Value") NameError: name 'sns' is not defined
是什么原因

这个错误提示说明您的代码中没有导入 seaborn 库，因此无法识别 sns 这个名称。要解决这个问题，您需要在代码开头添加 import seaborn as sns 语句，这样就可以使用 seaborn 库中的函数和方法了。请尝试将代码...

fig = plot_acf(E5_2['birth_rate'], title='ACF', lags=12, ax=axes[0]) NameError: name 'plot_acf' is not defined

import seaborn as sns from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf E5_2 = ... # 假设这是你的数据集 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(10, 6)) # 绘制acf plot_acf(E5_2['birth_...

region_cost= df.groupby('region')['charges'].sum() * 1e-6 fig = plt.figure(figsize=(16,8)) sns.barplot(region_cost.index,region_cost.values,color=colors_nude[-1]) plt.title('Region Costs In Million' ,size = 15) plt.ylabel('In million') plt.show()NameError: name 'colors_nude' is not defined

colors_nude = sns.color_palette("colorblind") 完整的代码示例如下： python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 df = sns.load_dataset("insurance") # 计算各个地区...

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name 'dp' is not defined

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_values=df["left"].iloc[dp_indices[...

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 4 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 ----> 5 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 6 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True 7 cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 File c:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future np.{attr} will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full numpy.testing namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations出现的问题

这个错误出现在使用 np.bool 构造一个与相关系数矩阵同维数的布尔型矩阵时。在新版本的 NumPy 中，np.bool 已经被弃用，需要使用 bool 关键字代替。因此，你需要将代码中的 np.bool 替换为 bool。...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show() def categorical_valcount_hist(feature): print(data[feature].value_counts()) fig, ax = plt.subplots( figsize = (6,6) ) sns.countplot(x=feature, ax=ax, data=data) plt.show() print("-----------------------------------3---------------------------------") categorical_valcount_hist("Married/Single") categorical_valcount_hist("House_Ownership") print( "Total categories in STATE:", len( data["STATE"].unique() ) ) print() print( data["STATE"].value_counts() ) print( "Total categories in Profession:", len( data["Profession"].unique() ) ) print() data["Profession"].value_counts() sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Income" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Age" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Experience" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_JOB_YRS" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_HOUSE_YRS" ,data = data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot(x='Car_Ownership', hue='Risk_Flag', ax=ax, data=data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot( x='Married/Single', hue='Risk_Flag', data=data ) fig, ax = plt.subplots( figsize = (10,8) ) sns.boxplot(x = "Risk_Flag", y = "CURRENT_JOB_YRS", hue='House_Ownership', data = data)是哪里出现上述错误呢

上述代码中并没有出现明显的错误，因此很难确定错误...如果你没有导入这些库，那么就会出现类似于“NameError: name 'sns' is not defined”这样的错误。因此，你需要确保在运行上述代码之前已经正确导入了所需要的库。

import seaborn as sns ModuleNotFoundError: No module named 'seaborn'

- *2* *3* [关于NameError: name ‘sns‘ is not defined-＞ModuleNotFoundError: No module named ‘seaborn‘错误...](https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/115518400)[target="_blank" data-...

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