import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 一维KDE曲线图 sns.kdeplot(data, shade=True) plt.show() x=[1,2,3,4,5] y=[1,2,3,4,5] # 二维KDE曲线图 sns.kdeplot(x, y, shade=True) plt.show(),TypeError: kdeplot() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 were given

这个错误是由于 `sns.kdeplot()` 函数的参数传递方式不同导致的。在一维KDE曲线图中，可以直接传递数据列表 `data`，而在二维KDE曲线图中，需要分别传递两个列表 `x` 和 `y`。

因此，你需要将代码修改为以下形式：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 一维KDE曲线图
data = [1, 2, 3, 4, 5]
sns.kdeplot(data, shade=True)
plt.show()

# 二维KDE曲线图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
sns.kdeplot(x, y, shade=True)
plt.show()

这样就可以顺利地绘制出一维和二维KDE曲线图了。

相关问题

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 一维KDE曲线图 data = [1, 2, 3, 4, 5] sns.kdeplot(data, shade=True) plt.show() # 二维KDE曲线图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 2, 3, 4, 5] sns.kdeplot(x, y, shade=True) plt.show(),TypeError: kdeplot() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 were given

这个错误是因为你传递给 `sns.kdeplot()` 函数的参数不正确。在你的第二个例子中，你传递了两个参数 `x` 和 `y`，但是 `sns.kdeplot()` 函数只需要一个参数，即一维数据或二维数据对。如果你想要绘制二维KDE曲线图，你需要将 `x` 和 `y` 合并成一个二维数组，然后将该数组作为 `sns.kdeplot()` 函数的输入参数。下面是一个示例代码：

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

# 生成二维数据
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=50).T

# 合并成一个二维数组
data = np.vstack([x, y]).T

# 绘制二维KDE曲线图
sns.kdeplot(data, shade=True)
plt.show()

这将生成一个二维KDE曲线图，显示了由随机生成的二维数据点形成的分布。

tensorflow seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，它提供了一个高级接口，用于绘制具有吸引力的统计图形。Seaborn在大多数情况下可以更容易地制作出具有吸引力的图形，而Matplotlib则可以制作出更多特色的图形。可以将Seaborn视为Matplotlib的补充。\[1\]

关于Seaborn的案例应用，下面是一个使用Seaborn绘制统计图形的示例代码：

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

sns.set(palette="muted", color_codes=True)
rs = np.random.RandomState(10)
d = rs.normal(size=100)

f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7), sharex=True)
plt.title('seaborn: statistical data visualization')

sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes\[0, 0\])
sns.distplot(d, hist=False, rug=True, color="r", ax=axes\[0, 1\])
sns.distplot(d, hist=False, color="g", kde_kws={"shade": True}, ax=axes\[1, 0\])
sns.distplot(d, color="m", ax=axes\[1, 1\])

plt.show()

这段代码使用Seaborn绘制了四个统计图形，包括直方图、核密度图、带有阴影的核密度图和带有阴影的直方图。\[2\]

关于Seaborn的更多详细攻略和使用方法，可以参考相关文章。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Py之seaborn：seaborn库的简介、安装、使用方法之详细攻略](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/80217906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]