Question

我已经搜索过S / O，但找不到答案。

当我尝试使用seaborn绘制分布图时，我得到了未来警告。我想知道这里可能是什么问题。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['class'] = iris.target
df['species'] = df['class'].map({idx:s for idx, s in enumerate(iris.target_names)})


fig, ((ax1,ax2),(ax3,ax4))= plt.subplots(2,2, figsize =(13,9))
sns.distplot(a = df.iloc[:,0], ax=ax1)
sns.distplot(a = df.iloc[:,1], ax=ax2)
sns.distplot(a = df.iloc[:,2], ax=ax3)
sns.distplot(a = df.iloc[:,3], ax=ax4)
plt.show()

这是警告：

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py:1713:
FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; 
use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. 
In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`,
which will result either in an error or a different result.
return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval

有帮助吗？您可以运行上面的代码。您会收到警告。

熊猫：0.23.4，seaborn：0.9.0，matplotlib：2.2.3，scipy：1.1.0，numpy：1.15.0'

Answer 1

对于python>=3.7，您需要升级scipy>=1.2。

Answer 2

更全面的追溯将是很好的。我的猜测是seaborn.distplot正在使用scipy.stats进行计算。错误发生在

def _compute_qth_percentile(sorted, per, interpolation_method, axis):
    ....
    indexer = [slice(None)] * sorted.ndim
    ...
    indexer[axis] = slice(i, i + 2)
    ...
    return np.add.reduce(sorted[indexer] * weights, axis=axis) / sumval

因此，在最后一行中，列表indexer用于切片sorted。

In [81]: x = np.arange(12).reshape(3,4)
In [83]: indexer = [slice(None), slice(None,2)]
In [84]: x[indexer]
/usr/local/bin/ipython3:1: FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`. In the future this will be interpreted as an array index, `arr[np.array(seq)]`, which will result either in an error or a different result.
  #!/usr/bin/python3
Out[84]: 
array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]])
In [85]: x[tuple(indexer)]
Out[85]: 
array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]])

使用切片列表是可行的，但是计划将来会贬值。涉及多个维度的索引应该是元组。在上下文中使用列表是一种较旧的样式，正在逐步淘汰。

因此，scipy开发人员需要解决此问题。这不是最终用户应该处理的事情。但是现在，不必担心futurewarning。它不会影响计算或绘图。有一种方法可以抑制将来的警告，但是我不知道该怎么办。

FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`

Answer 3

我遇到了同样的警告。我更新了scipy，pandas和numpy。我仍然明白。我将seaborn.pairplot与kde一起使用时得到了理解，kde在下面使用了seaborn.kdeplot。

如果您想摆脱警告，可以使用警告库。例如：

import warnings

with warnings.catch_warnings():

    your_code_block

Answer 4

我正在运行seaborn.regplot，并按照NetworkMeister的建议通过升级scipy 1.2摆脱了警告。

pip install --upgrade scipy --user

如果在其他海底图块中仍收到警告，则可以预先运行以下命令。这在Jupyter Notebook中很有用，因为即使您的地块很大，警告也会使报告看起来很糟糕。

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

Answer 5

工作示例：

import numpy as np
import warnings

x  = np.random.normal(size=100)

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore")
    
    sns.distplot(x, hist=False, rug=True, color="r");

FutureWarning：不建议将非元组序列用于多维索引，请使用`arr [tuple（seq）]`

5 个答案: