D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py:402: UserWarning: FixedFormatter should only be used together with FixedLocator

时间: 2023-10-02 18:10:56 浏览: 168
引用是一段使用seaborn库绘制数据集iris的散点图的代码。其中,sns.set_style("whitegrid")是设置图表样式为白色网格,sns.pairplot(iris,hue="Species",size=3)是绘制iris数据集的散点图,hue参数指定了按照"Species"列进行颜色标记。plt.show()用于显示图表。 引用是一段使用sklearn库进行K均值聚类的代码。首先,通过循环尝试不同的聚类数目,使用KMeans算法进行聚类,并计算每个聚类数目对应的WCSS值(WCSS代表聚类内部的方差之和)。接着,使用plt.plot(range(1, 11), wcss)绘制WCSS随聚类数目的变化曲线,plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel分别设置标题和坐标轴的标签,最后使用plt.show()显示图表。 引用是一段使用sklearn库进行数据标准化的代码。首先,创建一个StandardScaler对象standardscaler,并调用其fit_transform方法对数据集df进行标准化处理。标准化后的数据存储在data_tf中,然后将其转换为DataFrame,并保持原数据集的列标签。 回答完毕。以下是您的相关问题: 相关问题: 1. 如何使用seaborn库绘制散点图? 2. 什么是K均值聚类算法?怎么使用sklearn库进行K均值聚类? 3. 什么是数据标准化?如何使用sklearn库进行数据标准化?
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\PythonProject\数据分析\plot.py", line 39, in <module> dfgroup2.plot(kind="bar") File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.py", line 1000, in __call__ return plot_backend.plot(data, kind=kind, **kwargs) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_matplotlib\__init__.py", line 71, in plot plot_obj.generate() File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_matplotlib\core.py", line 451, in generate self._setup_subplots() File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\plotting\_matplotlib\core.py", line 512, in _setup_subplots fig = self.plt.figure(figsize=self.figsize) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\_api\deprecation.py", line 454, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 813, in figure manager = new_figure_manager( File "D:\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 382, in new_figure_manager _warn_if_gui_out_of_main_thread() File "D:\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 360, in _warn_if_gui_out_of_main_thread if _get_required_interactive_framework(_get_backend_mod()): File "D:\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 208, in _get_backend_mod switch_backend(rcParams._get("backend")) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 331, in switch_backend manager_pyplot_show = vars(manager_class).get("pyplot_show") TypeError: vars() argument must have __dict__ attribute

这个错误通常是因为你的matplotlib库的backend没有正确设置,或者你的代码在非交互式环境中运行。你可以尝试在代码的开头添加下面这行代码来设置matplotlib的backend: ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') ``` 这里的'TkAgg'是一种常用的backend,你也可以根据自己的需要选择其他的backend。如果你已经设置了backend,但仍然出现这个错误,那么可能是你的代码在非交互式环境中运行。你可以尝试在交互式环境中运行代码,或者使用plt.savefig()函数将图像保存到文件中,而不是在窗口中显示。

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 107, in train lprnet.load_state_dict(torch.load(args.pretrained_model)) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

这个错误是因为你在尝试从一个CUDA设备上加载模型,但是当前的机器上没有GPU。你需要使用`torch.load`函数时传入`map_location=torch.device('cpu')`的参数来将模型加载到CPU上。 例如: ```python lprnet.load_state_dict(torch.load(args.pretrained_model, map_location=torch.device('cpu'))) ```
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请解释一下这段报错 Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 9, in lprnet_plate_recognition model = torch.load(model_path) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

解决:Traceback (most recent call last): File "E:\_software\anaconda\Scripts\conda-script.py", line 11, in <module> from conda.cli import main File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\conda\__init__.py", line 9, in <module> from .__version__ import __version__ File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\conda\__version__.py", line 3, in <module> from .auxlib.packaging import get_version File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\conda\auxlib\packaging.py", line 68, in <module> from distutils.command.build_py import build_py File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1002, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 945, in _find_spec File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\_distutils_hack\__init__.py", line 97, in find_spec return method() File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\_distutils_hack\__init__.py", line 108, in spec_for_distutils mod = importlib.import_module('setuptools._distutils') File "E:\_software\anaconda\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\setuptools\__init__.py", line 16, in <module> import setuptools.version File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\setuptools\version.py", line 1, in <module> import pkg_resources File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 3260, in <module> def _initialize_master_working_set(): File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 3234, in _call_aside f(*args, **kwargs) File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 3295, in _initialize_master_working_set list(map(working_set.add_entry, sys.path)) File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 621, in add_entry for dist in find_distributions(entry, True): File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 2096, in find_on_path for dist in factory(fullpath): File "E:\_software\anaconda\lib\site-packages\pkg_resources\__init__.py", line 2154, in distributions_from_metadata if len(os.listdir(path)) == 0: KeyboardInterrupt

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'A' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "e:\Mydata\py\提取指定范围excel数据.py", line 7, in <module> data = df.loc[0:9, 'A':'B'] # 例如提取第1行到第10行,第1列到第3列的数据 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1256, in _getitem_tuple return self._getitem_tuple_same_dim(tup) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 924, in _getitem_tuple_same_dim retval = getattr(retval, self.name)._getitem_axis(key, axis=i) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1290, in _getitem_axis return self._get_slice_axis(key, axis=axis) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1324, in _get_slice_axis indexer = labels.slice_indexer(slice_obj.start, slice_obj.stop, slice_obj.step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6559, in slice_indexer start_slice, end_slice = self.slice_locs(start, end, step=step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6767, in slice_locs start_slice = self.get_slice_bound(start, "left") File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6686, in get_slice_bound raise err File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6680, in get_slice_bound slc = self.get_loc(label) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3804, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'A'

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 15, in <module> data = data.asfreq('D') File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10517, in asfreq return super().asfreq( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 7697, in asfreq return asfreq( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\resample.py", line 2096, in asfreq new_obj = obj.reindex(dti, method=method, fill_value=fill_value) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 324, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4804, in reindex return super().reindex(**kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4966, in reindex return self._reindex_axes( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4623, in _reindex_axes frame = frame._reindex_index( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4642, in _reindex_index return self._reindex_with_indexers( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5032, in _reindex_with_indexers new_data = new_data.reindex_indexer( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 679, in reindex_indexer self.axes[axis]._validate_can_reindex(indexer) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 4107, in _validate_can_reindex raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels")

D:\anaconda\python.exe C:\Users\wangchao\PycharmProjects\pythonProject\室外温度变化.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wangchao\PycharmProjects\pythonProject\室外温度变化.py", line 34, in <module> data = pd.read_csv('室外温度数据.csv') File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 211, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 331, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 950, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 605, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1442, in __init__ self._engine = self._make_engine(f, self.engine) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1753, in _make_engine return mapping[engine](f, **self.options) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers\c_parser_wrapper.py", line 79, in __init__ self._reader = parsers.TextReader(src, **kwds) File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 547, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 636, in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 852, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1965, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 0: invalid continuation byte

TypeError Traceback (most recent call last) D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3628 try: -> 3629 return self._engine.get_loc(casted_key) 3630 except KeyError as err: D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key During handling of the above exception, another exception occurred: InvalidIndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5316\790738290.py in <module> ----> 1 target=wine_data[:,0] 2 data=wine_data[:,1:] D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key) 3503 if self.columns.nlevels > 1: 3504 return self._getitem_multilevel(key) -> 3505 indexer = self.columns.get_loc(key) 3506 if is_integer(indexer): 3507 indexer = [indexer] D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3634 # InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise 3635 # the TypeError. -> 3636 self._check_indexing_error(key) 3637 raise 3638 D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in _check_indexing_error(self, key) 5649 # if key is not a scalar, directly raise an error (the code below 5650 # would convert to numpy arrays and raise later any way) - GH29926 -> 5651 raise InvalidIndexError(key) 5652 5653 @cache_readonly InvalidIndexError: (slice(None, None, None), 0)

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# 摘要 本文系统地介绍了欧姆龙触摸屏的入门知识、基本操作、数据监控与控制功能,以及高级功能与定制开发。文章详细解析了触摸屏的基本组成、界面布局和操作方法,并深入探讨了实时数据监控、系统控制参数设置、数据记录、报表生成、通讯协议集成等高级应用。此外,本文还提供了故障诊断与维护的技巧和日常保养的最佳实践,最后通过案例分析与实操演练,增强了对操作流程的理解和实际应用能力的培养。 # 关键字 欧姆龙触摸屏;界
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阿里云物联网平台不支持新购

### 阿里云物联网平台新购不支持解决方案 对于阿里云物联网平台而言,在初次购买时确实存在一些特定的限制条件,这些可能会影响某些复杂项目的立即部署。具体来说: 当用户首次接触并尝试采购阿里云物联网平台的相关服务时,可能会发现部分高级功能或定制化解决方案并不直接开放给新的客户选购[^1]。 #### 创建产品和设备认证流程 使用物联网平台的第一步是在云端创建产品和对应的设备,获取设备证书(ProductKey、DeviceName 和 DeviceSecret)。这一过程相对标准化,并未提及对新用户的特殊限制。然而,如果涉及到更复杂的项目或者需要高度定制化的解决方案,则可能不在初始可用选