Question

我正在尝试执行主成分分析并使用matplotlib函数bar()绘制scree图。运行以下代码时，我发现此错误。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt

scaled_data = preprocessing.scale(data.T)
pca=PCA()
pca.fit(scaled_data)
pca_data = pca.transform(scaled_data)
per_var = np.round(pca.explained_variance_ratio_*100, decimals=1)

labels = ['PC'+str(i) for i in range(1,len(per_var)+1)]
plt.bar(x=range(1,len(per_var)+1), height=per_var, tick_label=labels)
plt.xlabel('Principal Component')
plt.ylabel('Percentage of Variance Explained')
plt.title('Scree Plot')
plt.show()

错误：

TypeError: bar() missing 1 required positional argument: 'left'

Answer 1

尝试：

plt.bar(range(1,len(per_var)+1), per_var, tick_label=labels)

不需要命名参数x和height。我遇到了同样的问题，这为我解决了。

Answer 2

根据matplotlib：

注意

  除了上面提到的参数，这个函数可以采取一个   数据关键字参数。

  如果给出这样的data参数，则如下   参数由data[<arg>]替换：


与...的所有论据   以下名称：'bottom'，'color'，'ecolor'，'edgecolor'，'height'，   'left'，'linewidth'，'tick_label'，'width'，'x'，'xerr'，'y'，'yerr'。


所有位置参数。

bar（）缺少1个必需的位置参数：'left'

2 个答案: