索引错误浅谈：`plt.scatter()` 函数数据引用指南

修复 plt.scatter() 中的索引错误：深入探讨

简介

在绘制散点图时，使用不正确的索引来引用数据是常见的错误，这会导致 plt.scatter() 函数出现索引错误。本文深入探讨了此错误的原因及其修复方法，并提供了相关建议和一个完整的示例代码。

错误原因

plt.scatter() 函数需要两个数组作为输入参数：x 轴数据和 y 轴数据。当使用 Series 对象作为参数时，索引错误通常是由于尝试使用字符串键来引用数据而不是使用整数索引或标签。

修复方法

要修复此错误，请使用 Series 的名称或索引来正确引用列。具体方法如下：

• 使用 Series 的名称：

plt.scatter(X_test_imputed['Level_of_Hemoglobin'], y_test, color='blue', label='Actual')

• 使用整数索引：

plt.scatter(range(len(X_test_imputed)), y_test, color='blue', label='Actual')

建议

除了修复错误外，以下建议可以进一步改进代码：

• 考虑使用 sns.scatterplot() 而不是 plt.scatter()，它提供了更高级的散点图功能。
• 为图提供标题和标签，以使其更具信息性。
• 使用 matplotlib.pyplot 的 figure.subplots() 方法而不是直接调用 plt.figure()，以更好地控制子图的布局。

完整示例

下面是一个修复后的完整示例代码，使用 sns.scatterplot() 并提供标题和标签：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# ... (数据准备和模型训练代码)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(data=X_test_imputed, x='Level_of_Hemoglobin', y='Blood Pressure', ax=ax, color='blue', label='Actual')
ax.plot(X_test_imputed['Level_of_Hemoglobin'], y_pred_poly, color='red', linewidth=2, label='Predicted')
ax.set_xlabel('Level_of_Hemoglobin')
ax.set_ylabel('Blood Pressure')
ax.set_title('Polynomial Regression')
ax.legend()
plt.show()

常见问题解答

• 为什么 plt.scatter() 函数需要两个数组作为输入参数？
  plt.scatter() 函数需要两个数组来分别绘制 x 轴和 y 轴上的数据点。

• 什么时候使用 Series 名称而不是整数索引？
  当 Series 没有定义索引时，可以使用 Series 名称来引用数据。

• **sns.scatterplot()和plt.scatter()有什么区别？** sns.scatterplot()是Seaborn` 库中的一个高级散点图函数，它提供了额外的功能，例如着色和回归拟合。

• 如何更好地控制子图的布局？
  使用 figure.subplots() 方法可以指定子图的布局，包括行数、列数、尺寸和间距。

• 为什么在绘制散点图时使用标题和标签很重要？
  标题和标签使散点图更具信息性，并有助于解释数据和趋势。