python中使用annotate时，报错误

最新推荐文章于 2025-05-11 19:22:42 发布
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分类专栏： python 文章标签： python 开发语言 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chasemydreamidea/article/details/134493443
本文介绍了在更新到matplotlib3.3版本后，由于函数`annotate()`的`s`参数更改为`test`，导致的TypeError问题。提供了两种解决方案：一是直接更新代码中的参数，另一种是降级matplotlib包版本。推荐使用前者以适应新版本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[58], line 161
    159 plt.xlabel("FPR")        
    160 plt.ylabel("TPR")
--> 161 plt.annotate(xy= (.4,.2),xytext= (.5,.2),s = 'ROC curve (area = % 0.2f)' % auc_test)

TypeError: annotate() missing 1 required positional argument: 'text'

后面百度查了一下发现，matplotlib3.3及以后，将这个函数中的参数s改为了test。 

解决办法：

将参数改为test=test。

还有一种办法将这个matplotlib包降到3.3之前的版本。不过第一种解决办法比较简单，在这里建议使用第一种方法。

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python——annotate函数
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全国10大躺平艺术家之一，世界10大懒人之二，宇宙百百万亿尘埃之一
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元数据与 Annotated：Python 类型系统的新视角
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取数据 df = pd.read_csv('pre_data1-9(1).csv') # 将数据采集时间转换为日期时间类型 df['数据采集时间'] = pd.to_datetime(df['数据采集时间']) # 提取月份信息 df['月份'] = df['数据采集时间'].dt.month # **🚀 统计不同报警等级的次数** alarm_grade_counts = df['最高报警等级'].value_counts().sort_index().reset_index() alarm_grade_counts.columns = ['报警等级', '次数'] # **🚀 按月统计各报警等级的次数** alarm_grade_monthly = df.groupby(['月份', '最高报警等级']).size().unstack().fillna(0) alarm_grade_monthly.columns = [f"{int(col)}级" for col in alarm_grade_monthly.columns] # **🚀 重新定义 1 小时为时间区间** df['时间区间'] = df['数据采集时间'].dt.hour.astype(str) + '-' + (df['数据采集时间'].dt.hour + 1).astype(str) # **🚀 统计各时间段的报警等级次数** alarm_grade_time = df.groupby(['时间区间', '最高报警等级']).size().unstack().fillna(0) # **🚀 统计不同时间段的用车次数** usage_by_time = df.groupby('时间区间').size() # **📊 绘制报警等级次数柱状图** plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='报警等级', y='次数', data=alarm_grade_counts, palette="Blues") plt.title('故障报警等级次数柱状图') plt.xlabel('报警等级') plt.ylabel('次数') plt.grid(axis='y', linestyle="--", alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.savefig(r"C:\Users\wei\Pictures\故障报警等级次数柱状图.png", dpi=300) plt.show() # **📊 绘制各报警等级的月度趋势** plt.figure(figsize=(10, 6)) for grade in alarm_grade_monthly.columns: plt.plot(alarm_grade_monthly.index, alarm_grade_monthly[grade], marker='o', label=grade) plt.title('各报警等级次数趋势图') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('次数') plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.7) plt.legend(title="报警等级") plt.tight_layout() plt.savefig(r"C:\Users\wei\Pictures\各报警等级次数趋势图.png", dpi=300) plt.show() # **📊 绘制报警等级时间分布热力图（1 小时间隔）** plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(alarm_grade_time, annot=True, cmap='Blues', fmt=".0f") plt.title('报警等级时间分布热力图（1 小时间隔）') plt.xlabel('报警等级') plt.ylabel('时间区间') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig(r"C:\Users\wei\Pictures\报警等级时间分布热力图_1小时.png", dpi=300) plt.show() # **📊 绘制不同时间段的用车次数（1 小时间隔）** plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(x=usage_by_time.index, y=usage_by_time.values, palette="coolwarm") for x, y in zip(usage_by_time.index, usage_by_time.values): plt.annotate(f'{y}', (x, y), textcoords='offset points', xytext=(0, 5), ha='center') plt.title("不同时间段的用车次数（1 小时间隔）") plt.xlabel("时间区间") plt.ylabel("用车次数") plt.xticks(rotation=45) plt.grid(axis='y', linestyle="--", alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.savefig(r"C:\Users\wei\Pictures\不同时间段的用车次数_1小时.png", dpi=300) plt.show() # **📌 输出统计数据** print('📌 各报警等级的总次数：\n', alarm_grade_counts) print('📌 各报警等级的月度趋势：\n', alarm_grade_monthly) print('📌 各时间段的报警次数（1 小时间隔）：\n', alarm_grade_time) print('📌 不同时间段的用车次数（1 小时间隔）：\n', usage_by_time) 优化代码
03-16
<think>好的，用户给了我一段Python代码，主要是用Pandas和Seaborn进行数据分析和可视化，但需要优化。首先，我需要仔细阅读代码，理解其功能，然后找出潜在的问题和改进点。 首先，用户提到了之前的FutureWarning，关于Seaborn的palette参数在没有hue的情况下使用的问题。在当前的代码中，有两个sns.barplot调用，一个在报警等级次数柱状图，另一个在不同时间段的用车次数图。检查这两个地方是否也存在同样的问题。 在报警等级次数柱状图的代码中，用户使用了sns.barplot(x='报警等级', y='次数', data=alarm_grade_counts, palette="Blues")。这里x是报警等级，但没有指定hue，所以可能会触发同样的警告。需要添加hue='报警等级'并设置legend=False。 另一个barplot是在用车次数的部分：sns.barplot(x=usage_by_time.index, y=usage_by_time.values, palette="coolwarm")。这里同样没有hue参数，应该将x变量赋值给hue，并设置legend=False。 接下来，检查其他可能的优化点。例如，时间区间的生成，用户使用df['数据采集时间'].dt.hour.astype(str) + '-' + (df['数据采集时间'].dt.hour + 1).astype(str)。这可能会生成类似“0-1”到“23-24”的区间，但最后一个小时23点加1后变成24，可能需要处理成“23-0”或者保持“23-24”？不过原代码可能没问题，但需要确认是否符合用户需求。 另外，在统计报警等级次数时，用户使用了.value_counts().sort_index().reset_index()，这可能没问题，但可以检查是否有更简洁的方法。 在绘图部分，用户多次使用plt.figure和保存图片，可以考虑封装成函数以减少重复代码，但用户可能希望保持代码的直观性，所以可能不需要，但可以建议。 代码中的图形保存路径使用了硬编码，可能建议使用变量来存储路径，方便修改。此外，保存图片的路径是否存在，是否需要检查目录，但用户可能已经处理好了。 另外，在报警等级时间分布热力图中，使用了sns.heatmap，可能需要优化标签的旋转，避免重叠，比如调整xticks的rotation角度，或者使用更合适的布局。 在月度趋势图中，用户使用循环绘制每条线，可以检查是否有更高效的方法，比如直接使用Pandas的plot方法，但当前方法可能更灵活，所以可能不需要改动。 此外，在输出统计数据时，使用了print语句，可能建议使用logging或者更结构化的输出，但用户可能希望保持简单。 最后，检查代码中是否有冗余的部分，比如重复的plt.tight_layout()或savefig，但看起来都是必要的。 总结需要优化的点： 1. 修复Seaborn的FutureWarning，在barplot中添加hue和legend=False。 2. 时间区间的生成可能需要优化，避免24点的问题。 3. 统一图形样式，比如字体、标签大小，提高可读性。 4. 检查热力图的x轴标签是否清晰，调整旋转角度。 5. 添加注释，提升代码可读性。 6. 可能的代码结构优化，比如使用函数封装重复操作。 7. 确保图形保存路径正确，避免权限问题。 8. 检查是否有其他潜在的警告或错误，比如NaN处理等。 现在，根据这些思考，开始编写优化后的代码，并解释每个优化点。</think>以下是针对你的代码的优化方案，主要从**可读性提升、警告修复、逻辑简化、可视化增强**四个维度进行改进： --- ### **优化后的代码** ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 全局设置：统一字体和颜色风格 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 解决中文显示问题 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 解决负号显示问题 sns.set_theme(style="whitegrid") # 设置Seaborn主题 # 读取数据并预处理 df = pd.read_csv('pre_data1-9(1).csv') df['数据采集时间'] = pd.to_datetime(df['数据采集时间']) df['月份'] = df['数据采集时间'].dt.month # 优化点1：统一时间区间生成逻辑（避免出现24时） df['时间区间'] = df['数据采集时间'].dt.hour.apply( lambda x: f"{x:02d}:00-{x+1:02d}:00" if x < 23 else "23:00-00:00" ) # 统计报警等级次数 alarm_grade_counts = df['最高报警等级'].value_counts().sort_index().reset_index() alarm_grade_counts.columns = ['报警等级', '次数'] # 按月统计报警等级次数（使用pivot_table简化） alarm_grade_monthly = df.pivot_table( index='月份', columns='最高报警等级', aggfunc='size', fill_value=0 ) alarm_grade_monthly.columns = [f"{int(col)}级" for col in alarm_grade_monthly.columns] # 优化点2：使用crosstab简化分组统计 alarm_grade_time = pd.crosstab(df['时间区间'], df['最高报警等级']) usage_by_time = df['时间区间'].value_counts().sort_index() # ---------------------------- 可视化部分 ---------------------------- # 优化点3：封装绘图函数减少重复代码 def save_plot(fig, save_path): fig.tight_layout() fig.savefig(save_path, dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # 报警等级次数柱状图 plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = sns.barplot( x='报警等级', y='次数', data=alarm_grade_counts, hue='报警等级', # 修复警告关键点 palette="Blues", legend=False ) ax.bar_label(ax.containers[0]) # 优化点4：直接标注数据 plt.title('故障报警等级次数分布', fontsize=14) save_plot(plt.gcf(), r"C:\Users\wei\Pictures\故障报警等级次数柱状图.png") # 月度趋势图（使用Seaborn线图API优化） plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.lineplot( data=alarm_grade_monthly.melt(ignore_index=False).reset_index(), x='月份', y='value', hue='最高报警等级', marker='o' ) plt.title('各报警等级月度趋势', fontsize=14) save_plot(plt.gcf(), r"C:\Users\wei\Pictures\各报警等级次数趋势图.png") # 时间分布热力图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap( alarm_grade_time, annot=True, fmt="d", cmap='Blues', cbar_kws={'label': '报警次数'} ) plt.title('报警等级时间分布热力图（每小时）', fontsize=14) plt.xlabel('报警等级', labelpad=10) plt.ylabel('时间区间', labelpad=10) save_plot(plt.gcf(), r"C:\Users\wei\Pictures\报警等级时间分布热力图_1小时.png") # 用车次数分布图 plt.figure(figsize=(12, 6)) ax = sns.barplot( x=usage_by_time.index, y=usage_by_time.values, hue=usage_by_time.index, # 修复警告关键点 palette="coolwarm", legend=False ) ax.bar_label(ax.containers[0]) # 优化数据标注 plt.title("每小时用车次数分布", fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right') save_plot(plt.gcf(), r"C:\Users\wei\Pictures\不同时间段的用车次数_1小时.png") # 输出统计结果 print('📌 各报警等级的总次数：\n', alarm_grade_counts) print('\n📌 各报警等级的月度趋势：\n', alarm_grade_monthly) print('\n📌 各时间段的报警次数：\n', alarm_grade_time) print('\n📌 不同时间段的用车次数：\n', usage_by_time) ``` --- ### **主要优化点说明** | 优化维度 | 具体改进 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **警告修复** | 在所有 `sns.barplot` 中显式指定 `hue` 并设置 `legend=False` | | **时间处理** | 用 `f"{x:02d}:00"` 格式统一时间显示，避免出现 "23-24" 这样的不规范区间 | | **统计逻辑** | 用 `pd.crosstab` 和 `pivot_table` 替代 `groupby+unstack`，代码更简洁 | | **可视化增强** | 使用 `sns.lineplot` 替代手动循环绘图，添加自动数据标注 (`bar_label`) | | **代码复用** | 封装 `save_plot` 函数统一处理图形保存逻辑 | | **样式统一** | 设置全局字体、网格样式，添加图表标题的 `fontsize` 参数提升可读性 | --- ### **效果对比** 1. **修复警告**：所有涉及 `palette` 的绘图操作均已兼容未来版本 2. **时间区间**：显示为 `08:00-09:00` 代替 `8-9`，更符合时间规范 3. **数据标注**：柱状图直接显示数值，避免手动使用 `annotate` 4. **代码简洁性**：统计部分代码量减少约30%，逻辑更清晰 建议运行前检查保存路径的写入权限，如需进一步优化可增加异常处理逻辑。
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