尝试使用 Seaborn 从 DataFrame 列绘制单变量分布时，“ValueError：无法一起广播操作数”

Posted 2023-03-12

【中文标题】尝试使用 Seaborn 从 DataFrame 列绘制单变量分布时，“ValueError：无法一起广播操作数”

【英文标题】：`ValueError: operands could not be broadcast together` when attempting to plot a univariate distribution from a DataFrame column using Seaborn

【发布时间】：2016-03-03 07:25:07

【问题描述】：

我正在尝试绘制 Pandas DataFrame 中列的单变量分布。代码如下：

ad = summary["Acquired Delay"]
sns.distplot(ad)

这会抛出：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (9,) (10,) (9,)

我检查了这个系列是否有任何问题，将其传递为ad.values，但发生了同样的错误。当我使用ad的.plot方法时问题就消失了：

ad = summary["Acquired Delay"]
ad.plot.hist()

问题消失了。情节不太透明，但相当不错。这是seaborn中的常见错误吗？发生这种情况是因为我的数据包含大量零吗？

【问题讨论】：

请包含完整的错误回溯，而不仅仅是最后一行。

另外，请粘贴运行print ad或print summary的输出。

不能包含印刷摘要或印刷广告，因为该系列太长了。问题是ad 有很多零。维护 seaborn 的优秀人员已经修复了无法包含完整错误回溯的问题！ pip install seaborn --upgrade 不起作用，我们仍在 seaborn 0.7.0.dev0。但是这个问题已经在master 上得到解决，即 github 存储库。为@mwaskom 欢呼！！

【参考方案1】：

这是因为 seaborn 函数 distplot 包含行

   if bins is None:
        bins = min(_freedman_diaconis_bins(a), 50)

在不指定时设置分箱数，如果a的长度不是平方且IQR为0，则_freedman_diaconis_bins函数可以返回一个非整数。如果a是由足够多的零控制，IQR 也将为零，例如

>>> sns.distributions.iqr([0]*8 + [1]*2)
0.0

所以我认为，您认为大量零可能起作用的直觉是正确的。无论如何，如果我们得到一个浮点数来表示 bin 的数量，那将打破np.histogram：

>>> np.histogram([0,0,1], bins=2)
(array([2, 1], dtype=int32), array([ 0. ,  0.5,  1. ]))
>>> np.histogram([0,0,1], bins=2.1)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-4-9aae3e6c77af>", line 1, in <module>
    np.histogram([0,0,1], bins=2.1)
  File "/home/dsm/sys/pys/3.5/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 249, in histogram
    n += np.bincount(indices, weights=tmp_w, minlength=bins).astype(ntype)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,) (3,) (2,) 

所以我认为这是一个错误，你可以开一张票。您可以通过直接传递垃圾箱的数量来解决它：

sns.displot(ad, bins=10)

或者如果你真的想要，你可以用类似的东西来修复补丁

sns.distributions._freedman_diaconis_bins_orig =
    sns.distributions._freedman_diaconis_bins
sns.distributions._freedman_diaconis_bins = lambda x:
    np.round(sns.distributions._freedman_diaconis_bins_orig(x)) 

【讨论】：

仅供参考，这是在当前主服务器中修复的。

谢谢。它完美地工作。 @DSM - 谢谢你的回答，它真的帮助我理解了 seaborn 的工作原理。非常感谢您的努力。