如何解决“模块‘pandas’没有属性‘scatter_matrix’”错误？

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何解决“模块‘pandas’没有属性‘scatter_matrix’”错误？

【英文标题】：How can I solve " module 'pandas' has no attribute 'scatter_matrix' " error?

【发布时间】：2019-08-19 00:20:17

【问题描述】：

我正在尝试使用下面的代码在 Jupyter Notebook 中运行 pd.scatter_matrix() 函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Load some data
iris = datasets.load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(iris['data'], columns=iris['feature_names'])
iris_df['species'] = iris['target']

pd.scatter_matrix(iris_df, alpha=0.2, figsize=(10, 10))
plt.show()

但我得到了 AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'scatter_matrix'。 即使在终端中执行conda update pandas 和conda update matplotlib 命令后，这种情况仍然会发生。

我执行了pd.__version__ 命令来检查我的熊猫版本，它是'0.24.2'。可能是什么问题？

【问题讨论】：

它在plotting 下：请参阅docs 请根据您的版本检查api

【参考方案1】：

这个方法在pandas.plotting-docs和pandas.plotting.scatter_matrix下：

from pandas.plotting import scatter_matrix

scatter_matrix(iris_df, alpha=0.2, figsize=(10, 10))

【讨论】：

我刚接触python，但pandas.plotting不应该已经包含在pandas中了吗？我现在正在运行一个教程，其中给出了问题中的代码，我也想知道为什么它不起作用。但是当使用“from pandas.plotting ...”时，它可以工作。不过，我想知道为什么绘图命令如此特殊，必须手动导入？

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【参考方案2】：

另一种选择是只保留 pandas 导入并重写命令 scatter_matrix，如下例所示：

import pandas as pd

pd.plotting.scatter_matrix(iris_df, alpha=0.2, figsize=(10, 10))

【参考方案3】：

使用

from pandas.plotting._misc import scatter_matrix

不要使用pd.scatter_matrix 或pandas.scatter_matrix 可以直接拨打scatter_matrix

例如

cmap = cm.get_cmap('gnuplot')
scatter = scatter_matrix(X, c = y, marker = 'o', s=40, hist_kwds='bins':15, 
    figsize=(9,9), cmap = cmap)
plt.suptitle('Scatter-matrix for each input variable')
plt.savefig('fruits_scatter_matrix')
plt.show()

【讨论】：

请阅读editing guide

【参考方案4】：

我用过

from pandas.plotting import scatter_matrix

并直接调用scatter_matrix 就像魅力一样。

【参考方案5】：

用途：

from pandas.plotting import scatter_matrix

代码变成：

import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import scatter_matrix

iris = datasets.load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(iris['data'], columns=iris['feature_names'])
iris_df['species'] = iris['target']

scatter_matrix(iris_df, alpha=0.2, figsize=(10, 10))
plt.show()