python - 这个数据集图正在使用最适合的线，现在它已经坏了

Question

此代码正在运行 a 已恢复到它正在运行但现在无法运行的状态。有人可以帮助解决错误吗

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

sns.set_theme(style="whitegrid")

iris = sns.load_dataset("iris")

dataset1 = iris

from scipy.stats import linregress

x = np.linspace(0,7,8)
y = a*x + b
plt.plot(x, y, 'r', label='Y = aX + b')

x = dataset1['petal_length'].to_numpy(dtype = float)
y = dataset1['sepal_length'].to_numpy(dtype = float)

a, b, r ,p, stderr = linregress(x,y)
print("\na: {:.4f}".format(a))
print("\nb: {:.4f}".format(b))
print("\nR Sqaured: {:.4f}".format(r**2))


sns.scatterplot(data=dataset1, x = 'petal_length', y = 'sepal_length')
plt.show()

收到错误

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-185-aa2ea9694f18> in <module>
      2 
      3 x = np.linspace(0,7,8)
----> 4 y = a*x + b
      5 plt.plot(x, y, 'r', label='Y = aX + b')
      6 

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,4) (8,) 

新错误一个 seaborn 被卸载并重新安装

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-27-0c657297db5a> in <module>
      2 
      3 x = np.linspace(8,7,8)
----> 4 y = a*x + b (1)
      5 plt.plot(x, y, 'r', label='Y = aX + b')
      6 

NameError: name 'a' is not defined

Answer 1

为了简单起见，显示您收到的错误而不是必须运行代码会很有用。看来您在使用 seaborn 时遇到了如下错误：

ImportError: cannot import name 'remove_na'

之前有人问过这个问题，据说是由以下问题引起的：“问题是 seaborn 似乎使用了 pandas 的私有方法”。（参考：我在 seaborn 导入中遇到了这个问题：）这里也给出了解决这个错误的建议，即卸载 seaborn 并重新安装。

编辑以下评论：

您的代码的问题在于它的编写顺序不正确（您a在y = a*x + b为其分配值之前调用了变量）。运行以下命令（根据上面的错误，我刚刚更改了顺序并注释掉了导致您出现形状问题的额外 x 调用）：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import linregress

sns.set_theme(style="whitegrid")

iris = sns.load_dataset("iris")

dataset1 = iris

x = dataset1['petal_length'].to_numpy(dtype = float)
y = dataset1['sepal_length'].to_numpy(dtype = float)

a, b, r ,p, stderr = linregress(x, y)
y = a * x + b

# x = np.linspace(0,7,8)

plt.plot(x, y, 'r', label='Y = aX + b')

print("\na: {:.4f}".format(a))
print("\nb: {:.4f}".format(b))
print("\nR Sqaured: {:.4f}".format(r**2))


sns.scatterplot(data=dataset1, x = 'petal_length', y = 'sepal_length')
plt.show()

您将收到以下输出：