【发布时间】：2015-10-11 08:10:55
【问题描述】：
我正在使用 matplotlib fill_between 命令。
上下界 y1 和 y2 是“y 数据的 N 长度数组（或标量）”
所以在我的代码中，我传递了 y1 和 y2 两个适当长度的熊猫系列。但是代码失败并出现错误：
TypeError: ufunc 'isfinite' 不支持输入类型，并且 输入无法安全地强制转换为任何支持的类型 强制转换规则“安全”
如果我改为传递简单的标量列表，则图表会正确呈现。
我认为数据系列将作为数组传递用于这些目的。但显然它没有。我发现one、two StackOverflow 问题与相同的问题。在这两种情况下，答案都是传递 .values 属性。
不过，它对我不起作用。尽管为 yUpper、yLower 传递了 numpy.ndarrays，但我仍然得到与传递 pandas.Series 相同的错误。 ！？
这是代码片段，下面是打印输出，以证明我正在通过我认为我正在通过的...
high = OI_avg * 1.05
low = OI_avg * 0.96
print ("\nOI_avg {1} \n{0}".format(OI_avg, type(OI_avg)))
print ("\nhigh {1} \n{0}".format(high, type(high)))
print ("\nlow {1}\n{0}".format(low, type(low)))
print ("high.values is type {0}".format(type(high.values)))
print ("low.values is type {0}".format(type(low.values)))
highHack = [-19914, 1951, 8650, 7031]
lowHack = [-18207, 1784, 7909, 6428]
# [CASE 1] passing a simple list of numbers works
#fill_zone = plt.fill_between(index, highHack, lowHack, label = '+/-1 std dev range', facecolor='lightgray', alpha=0.3)
# [CASE 2] passing two numpy.ndarray gives the ufunc error!?
#fill_zone = plt.fill_between(index, high.values, low.values, label = '+/-1 std dev range', facecolor='lightgray', alpha=0.3)
# [CASE 3] passing two pandas.Series gives the ufunc error
#fill_zone = plt.fill_between(index, high, low, label = '+/-1 std dev range', facecolor='lightgray', alpha=0.3)
下面显示 .values 正在返回一个 np.ndarray。
OI_avg <class 'pandas.core.series.Series'>
co1 comdty -18966.1
co2 comdty 1858.7
co3 comdty 8238.9
co4 comdty 6696.5
Name: (d_OI, avg), dtype: object
high <class 'pandas.core.series.Series'>
co1 comdty -19914.4
co2 comdty 1951.635
co3 comdty 8650.845
co4 comdty 7031.325
Name: (d_OI, avg), dtype: object
low <class 'pandas.core.series.Series'>
co1 comdty -18207.46
co2 comdty 1784.352
co3 comdty 7909.344
co4 comdty 6428.64
Name: (d_OI, avg), dtype: object
high.values is type <type 'numpy.ndarray'>
low.values is type <type 'numpy.ndarray'>
....所以当我写这个问题时，我意识到 high.values 给了我一个 'dtype = object' 的 ndarray。我想也许 matplotlib 对数据类型感到厌烦，所以我将数组的数据类型更改为浮点数。
highArray = high.values.astype(float)
lowArray = low.values.astype(float)
然后修复了它，现在代码可以工作了。让我想知道我是否将原始 pd.Series 的 dtype 更改为浮点数，那会起作用吗....答案是肯定的。我可以将 Series.astype(float) 直接传递给 matplotlib，它工作正常。无需通过 ndarray....
【问题讨论】：
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也许你应该将你的答案表述为一个答案......
标签： python numpy pandas matplotlib