ValueError: Bin edges must be unique: array([ 0., 100., 100., 150., 150., 150., 150., 200., 200., 250., 800.]). You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates' kwarg

这个错误出现的原因是你的数据中存在重复的值，而直方图函数默认情况下是将这些重复的值分到相同的区间中，导致区间边界不唯一。你可以通过设置参数duplicates='drop'来忽略掉这些重复的值。这样，重复的值将被视为同一个区间的上下限，相邻区间之间不再有交集，从而保证区间边界唯一。例如，可以使用以下代码来创建一个唯一边界的直方图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [0, 100, 100, 150, 150, 150, 150, 200, 200, 250, 800]
bins = np.unique(data)
plt.hist(data, bins=bins, edgecolor='black')
plt.show()

相关问题

ValueError: Bin labels must be one fewer than the number of bin edges出现这个问题

这个错误通常表示您在使用 pandas.cut() 或 pandas.qcut() 函数时，指定的标签数量与分组的边界数不匹配。

例如，如果您有以下代码：

import pandas as pd

data = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
bins = [0, 2, 4, 6]
labels = ["low", "medium", "high"]
pd.cut(data, bins=bins, labels=labels)

这将会引发一个 ValueError，因为您指定了 3 个标签，但只有 2 个边界。

要解决这个问题，请确保您的标签数量总是比边界数少 1。在上面的示例中，您可以将标签数量更改为 2，或者将边界数更改为 3 来解决这个问题。

如果出现这样ValueError: Bin labels must be one fewer than the number of bin edges的错误怎么办

这个`ValueError: Bin labels must be one fewer than the number of bin edges`通常是在使用NumPy或Pandas库中的`hist`、`cut`或其他类似函数进行数据分箱（binning）时发生的。当你试图创建直方图的标签（通常是用于x轴的刻度），但提供的标签数量等于或大于边界的数量时，就会出现这个错误。

错误的原因是你没有正确地指定每个类别对应的标签。例如，在`np.histogram`中，如果你有n+1个边缘值（包括最后一个不包含的上限），你应该提供n个标签。

解决方案如下：

1. **确认边界数和标签数**：确保你的边缘值（bins）数量减去1等于标签数量。

# 假设你有5个边缘值
edges = [0, 2, 4, 6, 8]

对于标签：
- 正确的方法是：`labels = ['<2', '2-4', '4-6', '6-8']`（4个标签）

2. **使用`range`函数**：你可以用`range(len(edges) - 1)`生成相应的标签，这会自动排除最后一个值。

labels = range(len(edges) - 1)

3. **直接给定标签**：如果你已经有一个特定的标签列表，确保长度合适。

labels = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4']

现在你已经了解了如何解决这个问题，如果你遇到具体的代码示例，请提供具体的部分，我可以帮你找出并修复问题。