plt.scatter(range(1, len(num)+1), num.sort_index(), marker='D')
时间: 2023-09-08 19:07:26 浏览: 50
这段代码可能会出现问题,因为`sort_index()`方法会返回一个经过排序后的Series,但是原始的Series `num`并不会被修改。因此,`num.sort_index()`返回的排序后的Series会被传递给`plt.scatter()`函数,而不是原始的Series `num`。因此,我们需要使用以下代码来绘制散点图:
```
plt.scatter(range(1, len(num)+1), num.sort_index().values, marker='D')
```
这里使用了`.values`方法将排序后的Series转换为一个numpy数组,这样我们就可以使用`range(1, len(num)+1)`作为x轴坐标了。
相关问题
修改下面代码的错误Ca_feature.remove('描述') col1=Ca_feature plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=11 for col in col1: ax=plt.subplot(4,5,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) plt.show()
修改后的代码如下:
```python
Ca_feature.remove('描述')
col1 = Ca_feature
plt.figure(figsize=(20,10))
j = 1
for col in col1:
ax = plt.subplot(4,5,j)
ax = plt.scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red')
plt.title(col)
j += 1
k = 11
for col in col1:
ax = plt.subplot(4,5,k)
ax = plt.scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan')
plt.title(col)
k += 1
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.3)
plt.show()
```
主要修改是将 `Ca_feature.remove('描述')` 放在代码块的第一行,以确保在进行后续操作之前先移除 '描述' 列。同时,将 `j` 和 `k` 的初始值设置为 1 和 11,以便在两个循环中正确设置子图的位置。
优化这段代码col1=[ 'policy_state', 'insured_sex', 'insured_education_level', 'insured_relationship', 'incident_type', 'authorities_contacted', \ 'incident_state', 'auto_make'] plt.figure(figsize=(20,10)) j=1 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,j) ax=plt.scatter(x=range(len(df)),y=df[col],color='red') plt.title(col) j+=1 k=9 for col in col1: ax=plt.subplot(4,4,k) ax=plt.scatter(x=range(len(test)),y=test[col],color='cyan') plt.title(col) k+=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.3) # 调整图间距 plt.show()
可以考虑将两个 for 循环合并为一个,减少重复代码。另外,可以使用 enumerate() 函数来遍历 col1 列表,并在循环中直接获取索引和元素值,避免使用计数器 j 和 k。最终代码如下:
```
col1 = ['policy_state', 'insured_sex', 'insured_education_level', 'insured_relationship', 'incident_type', 'authorities_contacted', 'incident_state', 'auto_make']
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(20, 10))
axes = axes.flatten()
for i, col in enumerate(col1):
axes[i].scatter(x=range(len(df)), y=df[col], color='red')
axes[i].set_title(col)
axes[i+8].scatter(x=range(len(test)), y=test[col], color='cyan')
axes[i+8].set_title(col)
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.3)
plt.show()
```
这个版本的代码使用了 subplots() 函数创建一个包含多个子图的图形对象,然后使用 flatten() 函数将子图展开为一维数组,便于使用 enumerate() 函数遍历。在循环中,直接通过索引获取到对应的子图对象,然后调用 scatter() 函数来绘制散点图,并设置子图标题。最后,调用 subplots_adjust() 函数调整子图之间的间距,并使用 show() 函数显示图形。
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