C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_18132\2293958045.py:4: UserWarning: You are merging on int and float columns where the float values are not equal to their int representation. merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='Congestion Index', right_on='ID')

这是一个警告信息，意思是你在合并两个数据框时，左侧数据框的 'Congestion Index' 列是整数类型，而右侧数据框的 'ID' 列是浮点数类型，它们的值可能不完全相等，因此可能会出现一些问题。建议你检查一下两个数据框的这些列的数据类型和值是否匹配，或者尝试将 'ID' 列转换为整数类型再进行合并。

相关问题

C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp\ipykernel_20008\2838509714.py:23: UserWarning: The figure layout has changed to tight fig.tight_layout()

这是一个警告信息，提示图形的布局已经改变为紧凑布局。在Python中，当使用matplotlib库绘制图形时，可以使用`fig.tight_layout()`方法来调整图形的布局，使其更加紧凑和美观。警告信息可能是因为在调用该方法之前，图形的布局已经发生了改变，导致调用该方法时产生警告。如果你想消除这个警告，可以尝试在调用`fig.tight_layout()`之前先调整图形的布局。

/tmp/ipykernel_2513/3335451787.py:38: UserWarning: compressed_image.jpg is a low contrast image io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress)

这个警告表示保存的图像可能存在低对比度问题，可能会导致图像显示效果不佳。这个警告通常是由于图像数据的像素值范围过小或过大，导致图像显示时对比度不足。在这种情况下，你可能需要调整图像像素值范围，以提高图像的对比度。

要解决这个警告，你可以尝试以下操作：

1. 调整图像像素值范围：使用NumPy库中的`clip()`函数将图像像素值限制在一定范围内，例如：

# 将图像像素值限制在0-255之间
img_compress = np.clip(img_compress, 0, 255)

# 将图像数据类型转换为整数类型
img_compress = img_compress.astype('uint8')

# 保存压缩后的图像
io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress)

在这个示例中，我们使用了NumPy库中的`clip()`函数将图像像素值限制在0-255之间，然后将图像数据类型转换为整数类型，并使用`io.imsave()`函数将图像保存为JPEG格式的文件。

2. 使用图像增强技术：使用图像增强技术，例如直方图均衡化、对比度增强等技术，来提高图像的对比度。你可以使用Scikit-image库中的相关函数来实现这些技术。

无论你选择哪种方法，都应该注意图像的显示效果，并根据需要进行调整。