箱线图错误：目前不支持 1 ndim 分类答案

【问题标题】：boxplot error: 1 ndim Categorical are not supported at this time箱线图错误：目前不支持 1 ndim 分类
【发布时间】：2017-08-18 08:55:28
【问题描述】：

我有两个numpy数组如下

clf_scores = numpy.array(
      [[ 0.66333666,  0.65634366,  0.63836164,  0.64435564,  0.658     ,
         0.641     ,  0.67167167,  0.66066066,  0.67167167,  0.65165165],
       [ 0.6983017 ,  0.70629371,  0.70529471,  0.68331668,  0.702     ,
         0.688     ,  0.71371371,  0.69269269,  0.70770771,  0.6996997 ],
       [ 0.65934066,  0.68531469,  0.65834166,  0.66333666,  0.677     ,
         0.668     ,  0.68568569,  0.68668669,  0.6996997 ,  0.68168168],
         ....         ....         ....         ....         ....
       [ 0.68731269,  0.71928072,  0.7002997 ,  0.70929071,  0.723     ,
         0.697     ,  0.68968969,  0.71271271,  0.72672673,  0.6996997 ],
       [ 0.68731269,  0.72027972,  0.6973027 ,  0.70729271,  0.726     ,
         0.695     ,  0.68568569,  0.71271271,  0.72572573,  0.6996997 ],
       [ 0.69030969,  0.71728272,  0.6983017 ,  0.70929071,  0.725     ,
         0.698     ,  0.68668669,  0.71371371,  0.72572573,  0.6996997 ]])

和

Trees = numpy.array(
      [  1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11,  12,  13,
        14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23,  24,  25,  26,
        27,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  34,  35,  36,  37,  38,  39,
        40,  41,  42,  43,  44,  45,  46,  47,  48,  49,  50,  51,  52,
        53,  54,  55,  56,  57,  58,  59,  60,  61,  62,  63,  64,  65,
        66,  67,  68,  69,  70,  71,  72,  73,  74,  75,  76,  77,  78,
        79,  80,  81,  82,  83,  84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,  91,
        92,  93,  94,  95,  96,  97,  98,  99, 100])

这些数组有形状 (100,10) 和 (100,)

如何使用 seaborn.boxplot 绘制这两个数组？

我尝试对这两个 numpy 数组进行箱线图，如下所示

sns.boxplot(clf_scores,Trees)

但是我得到以下错误

NotImplementedError: > 1 ndim Categorical are not supported at this time

请告诉我如何纠正它以获得适当的箱线图？

PS：数据集是通过RandomForestClassifier和nTrees = 100找到cross_val_score得到的

正确的输出有点如下

【问题讨论】：

这两个数组中的哪一个是clf scores？我认为您应该编辑问题以使其更清楚。
@Peaceful 已更正！

标签： pandas numpy machine-learning scikit-learn seaborn

【解决方案1】：

对我来说最简单的方法是先将您的数据转换为 pandas 数据框，然后使用 seaborn 进行绘制：

 import numpy as np
 import pandas as pd
 import seaborn as sns

 df = pd.DataFrame(np.transpose(clf_scores))
 sns.boxplot(data=df)

数据框df 对应于boxplot documentation 中描述的“宽格式数据框”。在您的方法中，seaborn 的数据格式错误，并认为它是分类的，但事实并非如此。

【讨论】：

我认为 sns.boxplot 也可以处理原始（但转置）数组。
@Paul，我也这么认为，但无法立即使用。纯粹的转置似乎不起作用。作为免责声明，我很少使用 seaborn 绘制原始 numpy 数组。