C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp\ipykernel_20008\2838509714.py:23: UserWarning: The figure layout has changed to tight fig.tight_layout()

这是一个警告信息，提示图形的布局已经改变为紧凑布局。在Python中，当使用matplotlib库绘制图形时，可以使用`fig.tight_layout()`方法来调整图形的布局，使其更加紧凑和美观。警告信息可能是因为在调用该方法之前，图形的布局已经发生了改变，导致调用该方法时产生警告。如果你想消除这个警告，可以尝试在调用`fig.tight_layout()`之前先调整图形的布局。

相关问题

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_18132\2293958045.py:4: UserWarning: You are merging on int and float columns where the float values are not equal to their int representation. merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='Congestion Index', right_on='ID')

这是一个警告信息，意思是你在合并两个数据框时，左侧数据框的 'Congestion Index' 列是整数类型，而右侧数据框的 'ID' 列是浮点数类型，它们的值可能不完全相等，因此可能会出现一些问题。建议你检查一下两个数据框的这些列的数据类型和值是否匹配，或者尝试将 'ID' 列转换为整数类型再进行合并。

/tmp/ipykernel_2513/794269244.py:52: UserWarning: compressed_image.jpg is a low contrast image io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress)

这个警告表明保存的图像是低对比度的，可能是因为图像数据被截断或压缩导致的。您可以尝试使用其他的图像保存格式或者调整图像的对比度来解决这个问题。比如，您可以使用PIL库中的ImageEnhance模块来增强图像的对比度，例如：

from PIL import Image, ImageEnhance

img = Image.open('compressed_image.jpg')
enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
enhanced_img = enhancer.enhance(2.0)  # 增加对比度，可以根据需要调整参数
enhanced_img.save('enhanced_image.jpg')

这个代码会将保存的图像加载到PIL中，并使用增强器增加其对比度，然后再保存到新的文件中。您可以根据需要调整增强器的参数来达到最佳效果。