import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

在代码中，第17行中的参数 'datb' 应该是 'data'，所以需要将其修改为 'data'。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 
from sklearn.metrics import classification_report

data=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) 
data.head()

data.describe()

sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) 
sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data,            
           size=6,            
           fit_reg=False,            
           scatter_kws={"s":50}) 
plt.show()

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import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns

这是一段Python代码，它导入了四个库：pandas、numpy、matplotlib.pyplot和seaborn。这些库都是用于数据分析和可视化的常用库。其中，pandas用于数据处理和分析，numpy用于科学计算，matplotlib.pyplot用于绘制图表，seaborn用于数据可视化。如果你想使用这些库，需要先安装它们。你可以使用pip命令来安装它们，例如：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

安装完成后，你就可以在Python代码中使用它们了。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

这是导入 pandas、numpy、matplotlib 和 seaborn 库的代码，它们都是用于数据分析和可视化的常用库。

- pandas：用于数据处理和分析。
- numpy：用于科学计算和数组处理。
- matplotlib：用于绘制数据图表。
- seaborn：基于 matplotlib 的数据可视化库，提供更高级的绘图功能和美观的图表样式。

你可以使用这些库来读取、处理和可视化数据。例如，使用 pandas 可以轻松地读取和操作 CSV、Excel 和 SQL 数据库中的数据；使用 matplotlib 和 seaborn 可以创建各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、饼图等。