matplotlibdeprecationwarning: adding an axes using the same arguments as a previous axes currently reuses the earlier instance. in a future version, a new instance will always be created and returned. meanwhile, this warning can be suppressed, and the future behavior ensured, by passing a unique label to each axes instance.

时间: 2023-05-01 08:07:16 浏览: 334
这是一个来自matplotlib的warning,意思是如果我们创建的两个axes使用相同的参数,那么后面创建的axes会复用之前的axes,但是在未来的版本中,每次都会创建新的axes实例。如果想要保证未来的行为并消除这个warning,就需要为每个axes实例添加一个唯一标签。
相关问题

matplotlibdeprecationwarning: axes3d(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. pass the keyword argument auto_add_to_figure=false and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. the default value of auto_add_to_figure will change to false in mpl3.5 and true values will no longer work in 3.6. this is consistent with other axes classes.

这是因为在使用matplotlib库的3D坐标轴时,添加它自己到图中的方法已经被废弃了。从3.5版本开始,auto_add_to_figure的默认值将变为false,true值将不再起作用。建议使用fig.add_axes(ax)方法来代替旧的添加方式,并传入关键字参数auto_add_to_figure=false,以抑制此警告。这与其他坐标轴类保持一致。

MatplotlibDeprecationWarning: Axes3D(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. Pass the keyword argument auto_add_to_figure=False and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. The default value of auto_add_to_figure will change to False in mpl3.5 and True values will no longer work in 3.6. This is consistent with other Axes classes. ax = Axes3D(fig)

这个警告意味着在 Matplotlib 3.4 中,`Axes3D` 类的默认行为已经发生了变化。在早期版本中,`Axes3D` 会自动将自己添加到当前的图形中。但是在 3.4 中,这种行为已经被认为是不推荐的了。为了避免这个警告,你需要将 `auto_add_to_figure` 参数设置为 `False`,并使用 `fig.add_axes(ax)` 将 `Axes3D` 对象手动添加到图形中。这个参数的默认值将在 Matplotlib 3.5 中更改为 `False`,并且在 3.6 中,`auto_add_to_figure=True` 的值将不再起作用。
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--------------------------------------------------------------------------- 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

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