Problema em plotar o diagonal correlation do seaborn | Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

Estou com o mesmo problema dos demais, em plotar o gráfico de Correlação do Seaborn. Avariavel 'corr' roda perfeitamente no gráfico heatmap. O problema está neste gráfico. A resposta dada nesta questão pelo instrutir, não esclarece uma vírgula.

sns.set(style="white")

# Generate a mask for the upper triangle
mask = np.zeros_like(corr, dtype=np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True

# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(11, 9))

# Generate a custom diverging colormap
cmap = sns.diverging_palette(220, 20, as_cmap=True)

# Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio
sns.heatmap(corr, mask=mask, vmax=.3, center=0, cmap=cmap, 
            square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})

Obtenho como resposta: TypeError Traceback (most recent call last) in 9 10 # Generate a custom diverging colormap ---> 11 cmap = sns.diverging_palette(220, 20, as_cmap=True) 12 13 # Draw the heatmap with the mask and correct aspect ratio

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\palettes.py in diverging_palette(h_neg, h_pos, s, l, sep, n, center, as_cmap) 742 """ 743 palfunc = dark_palette if center == "dark" else light_palette --> 744 neg = palfunc((h_neg, s, l), 128 - (sep / 2), reverse=True, input="husl") 745 pos = palfunc((h_pos, s, l), 128 - (sep / 2), input="husl") 746 midpoint = dict(light=[(.95, .95, .95, 1.)],

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\palettes.py in light_palette(color, n_colors, reverse, as_cmap, input) 639 light = set_hls_values(color, l=.95) # noqa 640 colors = [color, light] if reverse else [light, color] --> 641 return blend_palette(colors, n_colors, as_cmap) 642 643

~\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\palettes.py in blend_palette(colors, n_colors, as_cmap, input) 775 pal = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(name, colors) 776 if not as_cmap: --> 777 pal = ColorPalette(pal(np.linspace(0, 1, ncolors))) 778 return pal 779

<array_function internals> in linspace(args, *kwargs)

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\function_base.py in linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype, axis) 118 119 """ --> 120 num = operator.index(num) 121 if num < 0: 122 raise ValueError("Number of samples, %s, must be non-negative." % num)

TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

Olá, Frederico! Tudo bem por aí?

Primeiramente gostaria de pedir desculpas pela demora em te responder.

Esse erro está acontecendo por causa de uma incompatibilidade da biblioteca seaborn, na sua versão 0.9.0 ou inferior, com a biblioteca numpy, em sua versão igual ou superior a 1.18.0.

Você pode verificar as versões instaladas da seguinte forma:

import seaborn as sns
import numpy as np

print(f"Versão do numpy: {np.__version__}")
print(f"Versão do seaborn: {sns.__version__}")

Uma forma de resolver isso é atualizar a versão do seaborn para uma versão superior a 0.9.0. O mais indicado é atualizar para a mais recente, que atualmente é a 0.11.2.

Para fazer a atualização do seaborn basta executar o seguinte código em uma célula do notebook:

!pip install seaborn==0.11.2

Após isso reinicie o kernel e execute seu notebook novamente da seguinte forma:

Colab:

Imagem demonstrando como reiniciar o ambiente do Google Colab. Um retângulo vermelho enfatiza a opção "Ambiente de execução" e uma seta vermelha aponta para a opção "Reiniciar e executar tudo", responsável por fazer a reinicialização completa do ambiente e executar todo o código escrito no Notebook em seu ambiente do Google Colab.

Jupyter:

Barra superior de funções do Jupyter, com um retângulo vermelho sem preenchimento destacando a opção Kernel, uma seta vermelha apontando para a opção Restart.

Deixo esse link com uma discussão (em inglês) a respeito desse problema como uma leitura complementar.

Espero ter ajudado, mas se ainda persistir alguma dúvida estou sempre à disposição.

Caso este post tenha lhe ajudado, por favor, marcar como solucionado ✓.Bons Estudos!