UserWarning: No data for colormapping provided via 'c'. Parameters 'cmap' will be ignored node_collection = ax.scatter(

UserWarning提示说，在Matplotlib中，尝试对没有提供颜色映射数据的列(`c`)进行颜色编码。在这种情况下，即使指定了`cmap`（颜色映射），由于缺少实际的数据点颜色值，`cmap`会被忽略。`ax.scatter`函数可能正在尝试给点集赋予颜色，但发现没有指定用来确定每个点颜色的具体数值。

在给出的代码片段中，`ax.scatter`可能期望接收一个包含颜色值的数组作为`c`参数，或者是其他指示如何根据数据值来决定点的颜色的参数。如果没有任何特定的颜色信息，散点图将默认使用单色或者另一种预定义的样式。

为了修复这个警告，你需要确保你已经为`c`参数传递了正确的颜色数据，比如数据集中的一列数值，或者是一个可以直接转换为颜色值的数组。例如：

node_values = data['ColorColumn']  # 假设有一个颜色值的列
ax.scatter(x_data, y_data, c=node_values, cmap='your_cmap')  # 将color_column传入c参数

如果没有颜色数据可用，则可以移除`c`参数，或者直接设置所有点的颜色，如`ax.scatter(..., color='black')`。

相关问题

但以上代码显示UserWarning: No data for colormapping provided via 'c'. Parameters 'cmap' will be ignored

这个警告提示表明，在尝试将颜色映射(`colormapping`)应用于数据的时候，由于缺乏有效的`c`参数（通常指代需要颜色化的数据），`cmap`参数会被忽略。在给出的代码片段中，`node_colors`列表是根据社团标签动态生成的，而不是直接基于每个节点的数据特性（如大小、权重等）来分配颜色。因此，当`draw_networkx_nodes`试图用`cmap`设置节点颜色时，因为没有明确的`c`值，所以默认不会使用颜色映射，而是采用硬编码的'红'和'蓝'颜色。

如果你想避免这个警告并为节点添加更多的可视化信息，你需要提供一个`c`参数，它可以是一个节点属性（比如节点度、标签等）来决定节点的颜色。例如，如果你有一个表示节点影响力的`node_weights`列表，你可以这样修改：

node_weights = [get_node_weight(node) for node in G.nodes]
node_colors = plt.cm.Set1(node_weights / max(node_weights))  # 使用颜色映射，范围从0到1

# 或者，如果你想要直接使用社团标签作为颜色比例：
node_colors = ['red' if partition[node] == 0 else 'blue' for _ in range(len(G))]

在这个例子中，`cmap`将会根据`node_weights`有效地为节点着色。

UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead. v = Variable(torch.from_numpy(x).type(dtype), requires_grad = False, volatile = True)

这个警告是因为 PyTorch 在版本0.4后将`volatile`参数移除了，并且改用了`with torch.no_grad():`语句块来实现不需要计算梯度的操作。您可以修改代码，将`volatile=True`改为`with torch.no_grad():`，例如：

with torch.no_grad():
    v = Variable(torch.from_numpy(x).type(dtype), requires_grad=False)

这样就不会出现这个警告了。