利用mglearn绘图报错：TypeError: ‘(slice(None, None, None), 0)‘ is an invalid key

Jay_Mapp

已于 2022-04-01 18:56:39 修改

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文章标签： python 深度学习

于 2022-04-01 18:55:02 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46088823/article/details/123904945

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在尝试使用mglearn库对两个特征的数据进行可视化时遇到错误。问题在于数据未转换为数组格式。解决方案是先将数据转化为numpy数组，然后调用mglearn.discrete_scatter进行绘制，最后显示图表。通过这样的处理，数据可视化得以顺利进行。

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想利用mglearn可视化有俩个特征的数据时，出现了文章标题所示的错误。

data = pd.read_csv('ex2data1.txt', names=['score1', 'score2', 'Admission'])
m, n = data.shape
x = data[['score1', 'score2']]
y = data[['Admission']]

mglearn.discrete_scatter(x[:, 0], x[:, 1], y)
plt.show()

这是因为没有将数据转化为数组的格式，所以首先将数据转化为数组的格式。使用np.array

data = pd.read_csv('ex2data1.txt', names=['score1', 'score2', 'Admission'])
m, n = data.shape
x = data[['score1', 'score2']]
y = data['Admission']

x = np.array(x.values)
y = np.array(y.values)

mglearn.discrete_scatter(x[:, 0], x[:, 1], y)
plt.legend(['score1', 'score2'])
plt.show()

这样，问题解决，数据可视化更加方便了。