散点图和熊猫的Python Seaborn错误

Question

我正在尝试用Seaborn绘制T-SNE约简矢量。我有以下代码：

import pandas as pd 
import numpy as np
import seaborn as sns
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

tsne = TSNE(n_components=2, verbose=1, perplexity=40, n_iter=300)
tsne_results = tsne.fit_transform(final_data)

df_subset = pd.DataFrame(columns = ['tsne-2d-one', 'tsne-2d-two']) 
df_subset['tsne-2d-one'] = tsne_results[:,0]
df_subset['tsne-2d-two'] = tsne_results[:,1]

plt.figure(figsize=(16,10))

sns.scatterplot(
    x="tsne-2d-one", y="tsne-2d-two",
    hue="y",
    palette=sns.color_palette("hls", 10),
    data=df_subset,
    legend="full")

从上面的代码中可以看到，似乎来自seaborn lib的散点图需要Panda.DataFrame输入，所以基本上我以这种方式将其初始化为空

df_subset = pd.DataFrame(columns = ['tsne-2d-one', 'tsne-2d-two']) 

然后，我基本上将此数据帧的列分配给每个TSNE维度

df_subset['tsne-2d-one'] = tsne_results[:,0]
df_subset['tsne-2d-two'] = tsne_results[:,1]

我可以毫无问题地打印这些值。

但是，当我运行代码时，这是我得到的：

File "balance-training.py", line 59, in <module>
    legend="full")
  File "/home/server/.local/lib/python3.6/site-packages/seaborn/relational.py", line 1335, in scatterplot
    alpha=alpha, x_jitter=x_jitter, y_jitter=y_jitter, legend=legend,
  File "/home/server/.local/lib/python3.6/site-packages/seaborn/relational.py", line 852, in __init__
    x, y, hue, size, style, units, data
  File "/home/server/.local/lib/python3.6/site-packages/seaborn/relational.py", line 142, in establish_variables
    raise ValueError(err)
ValueError: Could not interpret input 'y'

我在这里想念什么？

Answer 1

没有列-11，因此您可以删除br：

y

我认为这里可以将两个向量都传递给hue="y"和sns.scatterplot( x="tsne-2d-one", y="tsne-2d-two", palette=sns.color_palette("hls", 10), data=df_subset, legend="full") 参数，并省略x参数：

y

示例：

data