File "D:\Tools\anaconda\Ana\lib\site-packages\matplotlib\axis.py", line 1738, in convert_units
时间: 2023-10-01 10:04:30 浏览: 175
这是一个关于Matplotlib库中的函数使用的引用,其中包括导入库、设置数轴范围和绘制直方图等操作。根据提供的引用内容,我们可以看出,这段代码中使用了pandas、matplotlib和seaborn库来进行数据可视化操作。通过调用ylim()和xlim()函数,我们可以设置数轴的范围。此外,还使用了distplot()函数来绘制直方图。
关于您提到的错误信息"File "D:\Tools\anaconda\Ana\lib\site-packages\matplotlib\axis.py", line 1738, in convert_units",这是在进行单位转换时发生的错误。可能是由于输入的参数类型不正确或者缺少必要的参数。您可以检查一下输入参数的类型和是否缺少必要的参数,以确保代码的正确执行。
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Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 15, in <module> data = data.asfreq('D') File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10517, in asfreq return super().asfreq( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 7697, in asfreq return asfreq( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\resample.py", line 2096, in asfreq new_obj = obj.reindex(dti, method=method, fill_value=fill_value) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 324, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4804, in reindex return super().reindex(**kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4966, in reindex return self._reindex_axes( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4623, in _reindex_axes frame = frame._reindex_index( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4642, in _reindex_index return self._reindex_with_indexers( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5032, in _reindex_with_indexers new_data = new_data.reindex_indexer( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 679, in reindex_indexer self.axes[axis]._validate_can_reindex(indexer) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 4107, in _validate_can_reindex raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels")
这是一个 ValueError 异常,提示不能在一个有重复标签的轴上重新索引。这可能是因为你的数据框中有重复的日期标签。你可以使用 `duplicated()` 方法检查日期标签是否有重复值,并使用 `drop_duplicates()` 方法删除重复的日期标签。例如:
```python
# 检查日期标签是否有重复值
print(data.index.duplicated())
# 删除重复的日期标签
data = data[~data.index.duplicated()]
```
Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\4.py", line 33, in <module> plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2543, in fill_between return gca().fill_between( File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1412, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 5252, in fill_between return self._fill_between_x_or_y( File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 5164, in _fill_between_x_or_y raise ValueError(f"{name!r} is not 1-dimensional") ValueError: 'y1' is not 1-dimensional
这个错误通常表示你提供的数据不符合预期。更具体地说,`fill_between()` 函数期望接收两个一维数组作为参数,但你提供的可能是一个多维数组。你可以尝试将数据转换为一维数组再传递给函数。你可以使用 numpy 库中的 `ravel()` 函数将多维数组转换为一维数组,例如:
```
forecast_upper = forecast_upper.ravel()
forecast_lower = forecast_lower.ravel()
plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2)
```
如果还有问题,请检查你的数据类型和形状是否正确,并确保它们符合 `fill_between()` 函数的要求。
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