kde plot : UserWarning: Dataset has 0 variance;跳跃密度估计
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【中文标题】kde plot : UserWarning: Dataset has 0 variance;跳跃密度估计【英文标题】:kde plot : UserWarning: Dataset has 0 variance; skipping density estimate 【发布时间】:2021-02-14 00:42:48 【问题描述】:当我试图通过 seaborn 绘制 kdeplot 时出现错误:
“用户警告:数据集方差为 0;跳过密度估计”
我不明白这是什么意思。我发现如果我为 x 轴和 y 轴做了 distplot,也没有 kde 曲线。
with sns.axes_style('white'):
plot = sns.jointplot(x='Latitude', y='Longitude', data=df, kind="kde", space=0.7, bw_adjust=3)
我该如何解决这个问题??
【问题讨论】:
没有看到数据,很难猜测。也许所有值都是字符串而不是数字?剧情怎么样? 您的数据是否包含您想要可视化的列中的任何值?错误信息只是说数据集中没有差异,这可能指向几种可能的解释:没有数据,列中的值相同... 对不起,这些值是浮动的。事实上,纬度和经度列中有许多重复值。 如果我更改 kind='hex',我可以看到边缘边带有直方图的数据分布。 这似乎与github.com/mwaskom/seaborn/issues/2294 相关,潜在的“问题”是正在使用 math.isclose。你能计算出你的方差并发布吗? 【参考方案1】:第一个是警告而不是错误,原因是某个变量 'Latitude', 'Longitude'
必须是(一个常数)(不变)
编辑:所以你也可以给 DataFrame 以便我们可以看到确切的问题是什么
【讨论】:
以上是关于kde plot : UserWarning: Dataset has 0 variance;跳跃密度估计的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言plotly可视化:plotly可视化多个数据集归一化直方图(historgram)并在直方图中添加密度曲线kde(核密度估计的密度曲线density plot)
R语言plotly可视化:plotly可视化归一化的直方图(historgram)并在直方图中添加密度曲线kde并在直方图的底部边缘使用geom_rug函数添加边缘轴须图
R语言plotly可视化:可视化多个数据集归一化直方图(historgram)并在直方图中添加密度曲线kde设置不同的直方图使用不同的分箱大小(bin size)在直方图的底部边缘添加边缘轴须图
python绘制所有特征的密度图(density plot)
全网最详细使用Scrapy时遇到0: UserWarning: You do not have a working installation of the service_identity modul