hue traceback (most recent call last):

根据提供的引用，这个错误通常是由于在导入gi时出现问题。可能的原因是缺少依赖项或版本不兼容。您可以尝试更新gi或安装缺少的依赖项来解决此问题。

根据提供的引用，这是在安装Hue时运行make apps命令时出现的错误。这个错误通常是由于缺少依赖项或版本不兼容。您可以尝试更新依赖项或查看Hue的文档以获取更多信息。

如果您能提供更多上下文或错误信息，我可以更好地帮助您解决问题。

相关问题

运行你给的代码后出现如下错误如何解决？或者能不能给出不涉及以下错误的代码？：Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm Work Place\pandas23\05.py", line 7, in <module> sns.boxplot(x='gene_type', y='length', data=df) File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\categorical.py", line 2231, in boxplot plotter = _BoxPlotter(x, y, hue, data, order, hue_order, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\categorical.py", line 785, in __init__ self.establish_variables(x, y, hue, data, orient, order, hue_order) File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\categorical.py", line 544, in establish_variables orient = infer_orient( ^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\_oldcore.py", line 1632, in infer_orient raise TypeError(err) TypeError: Neither the `x` nor `y` variable appears to be numeric.

这个错误提示的意思是你的x轴或者y轴数据不是数值型的数据，导致绘图时出错。可能是你的数据类型不正确，或者数据中包含了非数值型的数据，需要将其转换成数值型数据。可以尝试使用以下代码来转换数据类型：

df['length'] = pd.to_numeric(df['length'], errors='coerce')

这个代码将把length列转换成数值型数据，如果有非数值型的数据，将会被转换成NaN。如果你的数据中确实有非数值型的数据，可以考虑将它们删除或者替换成合适的数值。另外，如果你需要绘制的是分类变量，可以尝试使用其他的Seaborn绘图函数，例如countplot或者barplot。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

在代码中，第17行中的参数 'datb' 应该是 'data'，所以需要将其修改为 'data'。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 
from sklearn.metrics import classification_report

data=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) 
data.head()

data.describe()

sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) 
sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data,            
           size=6,            
           fit_reg=False,            
           scatter_kws={"s":50}) 
plt.show()