UserWarning: No data for colormapping provided via 'c'. Parameters 'cmap' will be ignored node_collection = ax.scatter(
时间: 2024-12-15 09:30:49 浏览: 122
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:
```python
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:
```python
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。
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