在Python中使用Seabn绘图时,如何修正“未来警告:使用非元组序列进行多维索引”?[副本]

Shubham Gupta • 5 年前 • 1966 次点击

我已搜索过S/O,但找不到答案。

当我试图用seaborn绘制一个分布图时,我得到了一个未来警告。我想知道这里有什么问题。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['class'] = iris.target
df['species'] = df['class'].map({idx:s for idx, s in enumerate(iris.target_names)})


fig, ((ax1,ax2),(ax3,ax4))= plt.subplots(2,2, figsize =(13,9))
sns.distplot(a = df.iloc[:,0], ax=ax1)
sns.distplot(a = df.iloc[:,1], ax=ax2)
sns.distplot(a = df.iloc[:,2], ax=ax3)
sns.distplot(a = df.iloc[:,3], ax=ax4)
plt.show()

这是警告:

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py:1713:
FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; 
use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. 
In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`,
which will result either in an error or a different result.
return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval

有什么帮助吗?你可以运行上面的代码。你会得到警告的。

熊猫: 0.23.4 ,肖伯恩: 0.9.0 ,matplotlib: 2.2.3 ,科学: 1.1.0 ,努比: 1.15.0'

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文章 [ 4 ] | 最新文章 5 年前

• 1 楼

Sasha Tsukanov Andrés Rojas 6 年前

我遇到了同样的警告。我更新了scipy,pandas和numpy。我还记得。我用的时候就知道了 seaborn.pairplot 使用kde,它下面使用 seaborn.kdeplot .

如果你想摆脱警告,你可以使用警告库。前任:

import warnings

with warnings.catch_warnings():

    your_code_block

• 2 楼

Sarah 6 年前

我在运行seaborn.regplot,并按照NetworkMeister的建议升级scipy 1.2来消除警告。

pip install --upgrade scipy --user

如果在其他海生地块中仍然收到警告,可以事先运行以下命令。这对Jupyter笔记本很有帮助,因为警告会让报告看起来很糟糕,即使你的情节很好。

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

• 3 楼

NetworkMeister 6 年前

为了 python>=3.7 你需要升级你的 scipy>=1.2 .

• 4 楼

hpaulj 6 年前

完整的回溯就好了。我猜是的 seaborn.distplot 正在使用 scipy.stats 计算某事。错误发生在

def _compute_qth_percentile(sorted, per, interpolation_method, axis):
    ....
    indexer = [slice(None)] * sorted.ndim
    ...
    indexer[axis] = slice(i, i + 2)
    ...
    return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval

所以在最后一行,列表 indexer 用于切片 sorted .

In [81]: x = np.arange(12).reshape(3,4)
In [83]: indexer = [slice(None), slice(None,2)]
In [84]: x[indexer]
/usr/local/bin/ipython3:1: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
  #!/usr/bin/python3
Out[84]: 
array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]])
In [85]: x[tuple(indexer)]
Out[85]: 
array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]])

使用切片列表是可行的,但计划是在将来贬值。涉及多个维度的索引应该是元组。在上下文中使用列表是一种正在逐步淘汰的旧样式。

所以 scipy 开发人员需要解决这个问题。这不是最终用户必须面对的问题。但现在,不要担心 futurewarning . 它不影响计算或绘图。有一种方法可以压制未来的警告,但我不太清楚。

FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`

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