<Figure size 1000x1000 with 0 Axes> --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 4 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 ----> 5 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 6 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True 7 cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 File c:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future `np.{attr}` will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full `numpy.testing` namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. `np.bool` was a deprecated alias for the builtin `bool`. To avoid this error in existing code, use `bool` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.bool_` here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations出现的问题
时间: 2023-06-25 22:05:25 浏览: 293
这个错误出现在使用 `np.bool` 构造一个与相关系数矩阵同维数的布尔型矩阵时。在新版本的 NumPy 中，`np.bool` 已经被弃用，需要使用 `bool` 关键字代替。因此，你需要将代码中的 `np.bool` 替换为 `bool`。如果你需要使用 NumPy 的布尔型数据类型，应该使用 `np.bool_`。
相关问题
这是什么错误？--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[92], line 8 5 s = data.groupby('店名')['price'].mean() 6 txt = data.groupby('店名').id.count().index ----> 8 sns.scatterplot(x,y,size=s,hue=s,sizes=(100,1500),data=data) 10 for i in range(len(txt)): 11 plt.annotate(txt[i],xy=(x[i],y[i])) TypeError: scatterplot() got multiple values for argument 'data' <Figure size 1200x1000 with 0 Axes>
这个报错的原因是 `sns.scatterplot()` 函数传递了重复的参数 'data'，这意味着 `data` 参数被多次传递给了该函数。该函数的签名为：
```python
sns.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None,
palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None,
size_order=None, size_norm=None, markers=True, style_order=None,
x_bins=None, y_bins=None, units=None, estimator=None, ci=95,
n_boot=1000, alpha='auto', x_jitter=None, y_jitter=None,
legend='auto', ax=None, **kwargs)
```
可以看到，该函数接受多个参数，其中 `data` 参数指定了要显示的数据集。因此，您需要检查代码中是否多次传递了 `data` 参数，如果有，请删除重复的参数。
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_3552\2596624286.py in <module> 46 # 计算指标 47 accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred) ---> 48 precision = precision_score(Y_test, Y_pred) 49 recall = recall_score(Y_test, Y_pred) 50 f1 = f1_score(Y_test, Y_pred) e:\Anaconda-python\envs\is6400\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py in precision_score(y_true, y_pred, labels, pos_label, average, sample_weight, zero_division) 1763 warn_for=("precision",), 1764 sample_weight=sample_weight, -> 1765 zero_division=zero_division, 1766 ) 1767 return p e:\Anaconda-python\envs\is6400\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py in precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, beta, labels, pos_label, average, warn_for, sample_weight, zero_division) 1542 if beta < 0: 1543 raise ValueError("beta should be >=0 in the F-beta score") -> 1544 labels = _check_set_wise_labels(y_true, y_pred, average, labels, pos_label) 1545 1546 # Calculate tp_sum, pred_sum, true_sum ### e:\Anaconda-python\envs\is6400\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py in _check_set_wise_labels(y_true, y_pred, average, labels, pos_label) 1355 if len(present_labels) >= 2: ... -> 1357 f"pos_label={pos_label} is not a valid label. It " 1358 f"should be one of {present_labels}" 1359 ) ValueError: pos_label=1 is not a valid label. It should be one of ['+', '-'] <Figure size 1500x1000 with 0 Axes> 根据你的代码出现了这个问题，需要怎么改，似乎是图像的大小不对
<think>嗯，用户遇到了一个ValueError，提示说pos_label=1不是有效的标签，正确的应该是['+', '-']。看起来问题出在计算precision_score的时候，模型的预测标签和真实标签是字符串形式的'+'和'-'，而sklearn的某些指标函数默认使用数值型标签，比如1和0，导致不匹配。
首先，我需要确认用户的数据集中Y_test和Y_pred的标签确实是字符串类型。根据错误信息，标签是'+'和'-'，而代码中调用precision_score时没有指定pos_label参数，导致函数默认寻找数值型的1作为正类，从而引发错误。
解决方法应该是在计算precision、recall和f1-score时，明确指定pos_label参数为其中一个类别，比如'+'或者'-'。例如，设置pos_label='+'，这样函数就知道哪个类别作为正类来计算指标。同时，可能需要检查其他指标函数是否也需要同样的参数调整。
另外，用户提到的图像大小问题可能与绘图部分的代码有关，比如Figure的大小设置是否正确。但根据错误堆栈，主要问题还是标签类型不匹配。所以优先解决ValueError，之后再检查图像部分是否有尺寸设置错误的情况。
总结下来，修改点主要是在计算各个指标时添加pos_label参数，并确保所有相关函数都正确指定了字符串类型的正类标签。</think>这个错误源于分类标签类型与评估指标参数不匹配。让我们逐步分析并解决这个问题：
1. **问题根源分析**：
- 错误显示`pos_label=1`不合法，因为你的分类标签是字符串类型`['+', '-']`
- sklearn的评估函数默认使用`pos_label=1`（数值型标签），但你的标签是字符型
- 图像尺寸错误是独立问题（可能与后续的绘图代码有关）
2. **解决方案**：
```python
# 修改所有评估指标调用，添加pos_label参数
precision = precision_score(Y_test, Y_pred, pos_label='+') # 指定正类标签
recall = recall_score(Y_test, Y_pred, pos_label='+')
f1 = f1_score(Y_test, Y_pred, pos_label='+')
```
3. **完整修改建议**：
```python
# 计算指标时统一指定正类标签
accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)
precision = precision_score(Y_test, Y_pred, pos_label='+') # 假设'+'是正类
recall = recall_score(Y_test, Y_pred, pos_label='+')
f1 = f1_score(Y_test, Y_pred, pos_label='+')
# 如果是多类问题，需要设置average参数
# precision = precision_score(Y_test, Y_pred, average='weighted')
```
4. **图像尺寸问题解决方案**：
```python
# 正确的figure尺寸设置方式（在plt.figure()中设置）
plt.figure(figsize=(15,10)) # 宽度15英寸，高度10英寸
# 如果是使用subplots
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,10))
```
**补充说明**：
- 建议将标签转换为数值型（如1和0）可以避免这类问题
- 转换方法：
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y) # '+'→1， '-'→0
```
- 如果使用数值标签后，评估函数就不需要指定`pos_label`
建议检查数据预处理阶段，确保标签格式统一（全数值或全字符），这样能避免后续评估时出现兼容性问题。
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