ValueError: `bins` must be positive, when an integer

这个错误通常是因为在使用直方图函数时，bins参数被设置成了负数或0，而bins参数必须是正整数。你需要检查你的代码，确保bins参数是一个正整数。

以下是一个正确的直方图函数调用的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
n_bins = 10
plt.hist(data, bins=n_bins)

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一些随机数据，并使用`n_bins`参数将数据分成10个箱子。如果你的代码中的`bins`参数是一个负数或0，那么就会出现上述错误。

相关问题

ValueError: bins must be of datetime64 dtype

这个错误是由于在使用 `numpy.histogram()` 函数时，`bins` 参数的数据类型不正确导致的。`bins` 参数需要是 `datetime64` 类型的数据，而你传递的类型可能不是。

要解决这个问题，确保将 `bins` 参数转换为 `datetime64` 类型。你可以使用 `numpy.datetime64()` 函数将日期或时间转换为 `datetime64` 类型。例如：

import numpy as np

# 将 bins 转换为 datetime64 类型
bins = np.datetime64('2022-01-01')

# 使用转换后的 bins 进行直方图计算
hist, edges = np.histogram(data, bins)

在上面的示例中，我们使用了日期字符串 `'2022-01-01'` 来初始化 `bins`，并将其转换为 `datetime64` 类型。然后，我们可以将转换后的 `bins` 传递给 `numpy.histogram()` 函数进行直方图计算。

请根据你的实际需求调整日期字符串或时间，并确保将其正确转换为 `datetime64` 类型。

ValueError: endog must be strictly positive when using multiplicative error, trend or seasonal components.

这个错误通常在使用时间序列分析的过程中出现，它表示当使用乘法误差、趋势或季节性成分时，endog（即被建模的时间序列）必须严格为正数。

这个错误通常发生在以下情况：

1. 数据中存在负数或零值。

2. 数据中存在缺失值，导致模型无法正确处理。

3. 使用了不适当的模型或参数设置。

要解决这个错误，可以尝试以下几种方法：

1. 检查数据中是否存在负数或零值，如果存在，则需要进行数据处理或转换。

2. 检查数据中是否存在缺失值，如果存在，则需要进行填充或删除。

3. 确认使用的模型和参数是否正确，并进行调整。

如果以上方法无法解决问题，可以考虑使用其他时间序列分析方法或工具进行建模和预测。