TypeError: scatter() 为参数 's' 获得了多个值（绘制 Logistic 回归）答案

【问题标题】：TypeError: scatter() got multiple values for argument 's' (Plot Logistic Regression)TypeError: scatter() 为参数 's' 获得了多个值（绘制 Logistic 回归）
【发布时间】：2021-10-25 03:29:36
【问题描述】：

我正在尝试为逻辑回归绘制决策边界，但出现此错误：

TypeError: scatter() 为参数 's' 获得了多个值

这是我的代码：

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train,y_train)

b = logreg.intercept_[0]
w1, w2 = logreg.coef_.T
c = -b/w2
m = -w1/w2

# Plot the data and the classification with the decision boundary.
xmin, xmax = -1, 2
ymin, ymax = -1, 2.5
xd = np.array([xmin, xmax])
yd = m*xd + c
plt.plot(xd, yd, 'k', lw=1, ls='--')
plt.fill_between(xd, yd, ymin, color='tab:blue', alpha=0.2)
plt.fill_between(xd, yd, ymax, color='tab:orange', alpha=0.2)

plt.scatter(*X[y==0].T, s=8, alpha=0.5)
plt.scatter(*X[y==1].T, s=8,  alpha=0.5)
plt.xlim(xmin, xmax)
plt.ylim(ymin, ymax)
plt.show()

由于我是初学者，我还想知道是否有可能绘制我的逻辑回归，包括所有特征或其他内容（2 个最重要的特征）。我必须在这里只选择 2 列。

编辑：我也收到此错误：

TypeError: scatter() 接受 2 到 13 个位置参数，但给出了 1715 个

供您参考：

X = df
X = X.drop(columns=['answer']) #features
y = df['answer'] #target 
X.shape # (4948, 2)
y.shape # (4948,)
X[y==0].shape # (1715,2)

任何帮助将不胜感激！谢谢。

【问题讨论】：

什么是X？它在哪里定义？另外，y 是什么？
@liorr X 是一个仅包含两个特征的 df。我应该将其重塑为 numpy 吗？ y 是我的目标变量，我刚刚编辑了我的帖子，包括它们的形状
我不能肯定地说，因为你没有包括你试图绘制的变量的定义，但我最清楚问题在于它们的形状。 X[y==0]的形状是什么？
@liorr X[y==0] 的形状：(1715, 2)

标签： python matplotlib machine-learning logistic-regression

【解决方案1】：

问题在于您尝试绘制的形状，即X[y==0]。这里我重新创建了一个 1715x2 形状相同的矩阵，并尝试scatter()它：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.random.rand(1715, 2)
print(np.shape(x)) # (1715, 2)
plt.scatter(*x, s= 8)

我收到了TypeError: scatter() got multiple values for argument 's'。

但是，如果我转置它：

x = np.random.rand(1715, 2)
print(np.shape(x))
plt.scatter(*x.T, s= 8)

plt.show()

我明白了：

【讨论】：