Question

与上面的问题标题相关的问题很多，所有这些基本上都告诉您要做：

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

并确保将其放置在首次导入之前。

但是，即使这样做了，我仍然收到seaborn和sklearn的警告。我得到UserWarning，DataConversionWarning和RuntimeWarning，根据文档，它们都继承自Warning，应该包含在上面的代码中。

还有另一种隐藏这些警告的方法吗？（我还是不能解决大多数问题）

编辑

示例1：

C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py:645: DataConversionWarning: Data with input dtype int32, int64 were all converted to float64 by StandardScaler.
  return self.partial_fit(X, y)

示例2

C:\Anaconda3\lib\site-packages\seaborn\distributions.py:340: UserWarning: Attempted to set non-positive bottom ylim on a log-scaled axis.
Invalid limit will be ignored.
  ax.set_ylim(0, auto=None)

Answer 1

Example2

很难追踪； seaborn进口统计模型。然后在statsmodels/tools/sm_exceptions.py中找到this line

warnings.simplefilter('always', category=UserWarning)

，其中可逆转以前的任何用户警告设置。

目前的解决方案是删除该行或者在导入seaborn之后（因此是statsmodels）设置警告状态。在将来的statsmodels版本中，此问题将由PR 4712修复，因此也可以选择使用statsmodels的开发版本。

示例1

我找不到从sklearn复制第一个示例的方法；因此，可能有或没有不同的原因。

忽略来自Python模块（seaborn，sklearn）的警告

1 个答案: