import pandas as pdimport seaborn as snsser_test = pd.Series([1,0,1,4,6,0,6,5,1,3,2,5,1])sns.kdeplot(ser_test, cumulative=True)上面的代碼生成以下 CDF 圖形：但是，當(dāng)該系列的元素被修改為：ser_test = pd.Series([1,0,1,1,6,0,6,1,1,0,2,1,1])
sns.kdeplot(ser_test, cumulative=True)我收到以下錯誤：值錯誤：無法將字符串轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)：“scott”運行時錯誤：選定的 KDE 帶寬為 0。無法估計密度。這個錯誤是什么意思，我該如何解決它來生成CDF（即使它非常偏斜）。
4 回答
呼啦一陣風(fēng)
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這里發(fā)生的事情是Seaborn（或者更確切地說，它用來計算KDE的庫 - scipy或statsmodels）并沒有設(shè)法找出“帶寬”，這是計算中使用的擴展參數(shù)。您可以手動傳遞它。我玩了幾個值，發(fā)現(xiàn)1.5給出了一個與你之前相同比例的圖表：
sns.kdeplot(ser_test, cumulative=True, bw=1.5)
另請參閱此處。如果您沒有它，值得安裝。statsmodels
吃雞游戲
TA貢獻1829條經(jīng)驗 獲得超7個贊
如果您不想等待seaborn git更新以穩(wěn)定版本發(fā)布，則可以嘗試問題頁面中的解決方案之一。特別是henrymartin1的建議，嘗試在try/catch塊（由hartikainen建議）內(nèi)手動傳遞一個小帶寬，該塊會抓取此特定錯誤的文本（因此其他錯誤仍然會被提出）：
try:
sns.distplot(df)
except RuntimeError as re:
if str(re).startswith("Selected KDE bandwidth is 0. Cannot estimate density."):
sns.distplot(df, kde_kws={'bw': 0.1})
else:
raise re
這對我有用。
人到中年有點甜
TA貢獻1895條經(jīng)驗 獲得超7個贊
您有三種選擇可以嘗試
第一個：使用默認(rèn)設(shè)置顯示 KDE 塊
sns.distplot(ser_test, hist = False, rug = True, rug_kws = {'color' : 'r'})
第二：帶寬窄的KDE，顯示單個概率塊
sns.distplot(ser_test, hist = False, rug = True, rug_kws = {'color' : 'r'}, kde_kws = {'bw' : 1})
第三：選擇不同的三角形核函數(shù)（塊狀）
sns.distplot(ser_test, hist = False, rug = True, rug_kws = {'color' : 'r'}, kde_kws = {'bw' : 1.5, 'kernel' : 'tri'})
回首憶惘然
TA貢獻1847條經(jīng)驗 獲得超11個贊
出現(xiàn)此問題是由于 .statsmodels
無論如何，要解決從0.10.0開始的seaborn版本的問題，只需將arg放置即可。diag_kws={'bw': 1}
嘗試找出帶寬的最佳值。
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