TypeError: countplot() got multiple values for argument 'data'

时间: 2024-02-09 07:12:49 浏览: 659
这个错误通常出现在使用 seaborn 库的 countplot() 函数时传递了多个参数给 data 参数。要解决这个错误,可以检查一下你的函数调用是否正确,例如: ``` import seaborn as sns import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') sns.countplot(x='column_name', data=df, hue='another_column') # 错误的调用方式 ``` 在上面的代码中,countplot() 函数传递了 x 和 hue 参数,但同时也把 data 参数传递了两次(一次在函数名后面,一次在 x 参数后面),因此会出现 "TypeError: countplot() got multiple values for argument 'data'" 的错误。要解决这个问题,只需要把 data 参数传递一次即可: ``` sns.countplot(x='column_name', data=df, hue='another_column') # 正确的调用方式 ```
相关问题

上述代码出现了一下报错:TypeError: countplot() got multiple values for argument 'data',请问错误原因是什么

这个错误通常是因为 `countplot()` 函数的参数中同时传入了 `data` 和其他参数,导致重复传入了 `data` 参数。可以检查一下代码中是否有类似于以下的情况: ```python sns.countplot(x='column_name', data=data_df, hue='hue_column_name', data=data_df) ``` 可以看到,`data` 参数在函数调用中被传入了两次。要解决这个问题,只需要删除其中一个即可,比如: ```python sns.countplot(x='column_name', data=data_df, hue='hue_column_name') ``` 或者: ```python sns.countplot('column_name', data=data_df, hue='hue_column_name') ``` 这两种写法都只传入了一个 `data` 参数。

TypeError: barplot() got multiple values for argument 'data'

这个错误通常是因为在调用 `barplot()` 函数时,传递了多个 `data` 参数。请检查函数调用的参数是否正确,并且没有重复传递 `data` 参数。 例如,如果你的代码类似于以下示例: ```python import seaborn as sns import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') sns.barplot(x='category', y='value', data=df, data=df) ``` 则会出现上述错误。这是因为 `data` 参数重复传递了两次。正确的代码应该为: ```python import seaborn as sns import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') sns.barplot(x='category', y='value', data=df) ``` 请检查你的代码,并确保没有重复传递参数。

相关推荐

File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

最新推荐

recommend-type

2280.宁乡杨氏绍纶谱: 十卷.pdf

2280.宁乡杨氏绍纶谱: 十卷
recommend-type

交互式多模型IMM卡尔曼滤波仿真(运动轨迹 位置估计值估计误差)【含Matlab源码 4619期】.mp4

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

储能技术课件-面向新型电力系统的新型储能电站系统集成及运营支撑关键技术qyt.pptx

储能技术课件-面向新型电力系统的新型储能电站系统集成及运营支撑关键技术qyt.pptx
recommend-type

6回路比赛抢答器PLC程序.opt

6回路比赛抢答器PLC程序.opt
recommend-type

2221.杨氏五修族谱: 十四卷:[善化].pdf

2221.杨氏五修族谱: 十四卷:[善化]
recommend-type

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 2.1节

中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 2.1节 线性代数的核心问题是求解方程组。这些方程都是线性的,即未知数仅与数相乘——我们绝不会 遇见 x 乘以 y。我们的第一个线性方程组较小。接下来你来看看它引申出多远: 两个方程 两个未知数 x − 2y = 1 3x + 2y = 11 (1) 我们一次从一个行开始。第一个方程 x − 2y = 1 得出了 xy 平面的一条直线。由于点 x = 1, y = 0 解 出该方程,因此它在这条直线上。因为 3 − 2 = 1,所以点 x = 3, y = 1 也在这条直线上。若我们选择 x = 101,那我们求出 y = 50。 这条特定直线的斜率是 12,是因为当 x 变化 2 时 y 增加 1。斜率在微积分中很重要,然而这是线 性代数! 图 2.1 将展示第一条直线 x − 2y = 1。此“行图”中的第二条直线来自第二个方程 3x + 2y = 11。你 不能错过两条线的交点 x = 3, y = 1。点 (3, 1) 位于两条线上并且解出两个方程。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

识别MATLAB微分方程求解中的混沌行为:分析非线性方程混沌行为的实用技巧

![matlab求解微分方程](https://img-blog.csdnimg.cn/2021062810300367.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTQ3OTY3OA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. MATLAB微分方程求解概述 微分方程是描述物理、工程和金融等领域中动态系统的数学模型。MATLAB提供了强大的工具来求解微分方程,包括内置求解器和自定义函数
recommend-type

physon如何做ERP系统

作为一个AI语言模型,我可以给您提供一些基本的建议和思路: 1.明确需求和目标:在开始开发ERP系统之前,需要明确您的业务需求和目标,了解您的业务流程、流程数据、员工角色和权限、财务管理等方面的要求,这样才能更好的设计和开发ERP系统。 2.选择技术框架和开发工具:选择合适的技术框架和开发工具是ERP系统开发的关键。选择一种流行的技术框架和工具可以提高开发效率和质量。 3.设计数据库:ERP系统需要一个功能强大的数据库来存储数据。设计数据库需要考虑数据的完整性、安全性和可扩展性。 4.设计系统架构:系统架构是ERP系统的骨架,需要考虑系统的可扩展性、可维护性和性能。 5.开发和测试:
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。