运行到第192行时报错”Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\单细胞RNA测序数据分析与可视化.py", line 192, in <module> sc.pl.pca_variance_ratio(adata_hvg, n_pcs=30, ax=axs[1], show=False) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "F:\software\Python\Lib\site-packages\legacy_api_wrap\__init__.py", line 82, in fn_compatible return fn(*args_all, **kw) TypeError: pca_variance_ratio() got an unexpected keyword argument 'ax'“

<think>我们正在解决Scanpy中`sc.pl.pca_variance_ratio()`函数报错：`TypeError: pca_variance_ratio() got an unexpected keyword argument 'ax'`的问题。 根据错误信息，函数在调用时收到了一个未预期的关键字参数'ax'。这通常意味着函数定义中并没有这个参数，或者我们使用的函数版本与代码不兼容。 首先，我们需要确认`sc.pl.pca_variance_ratio`函数的正确用法。在Scanpy的文档中，我们可以查看该函数的参数列表。 经过查阅Scanpy文档（以1.9.0版本为例），我们发现`sc.pl.pca_variance_ratio`函数的参数中确实没有`ax`参数。该函数的常用参数包括`adata`、`log`、`n_pcs`、`show`、`save`等。 但是，在Scanpy的绘图函数中，很多函数允许通过`ax`参数传递一个matplotlib的轴对象来指定绘图的坐标轴。那么为什么这个函数没有呢？ 实际上，在Scanpy的不同版本中，函数的参数可能有所变化。错误提示说明我们当前使用的函数版本不支持`ax`参数。 解决方案： 1. 检查Scanpy版本：可能是版本过旧或过新导致参数不一致。 2. 查看当前版本下该函数的文档，确认可用参数。 3. 调整代码，去掉`ax`参数，或者使用其他方式指定绘图坐标轴。 如果我们想在一个特定的坐标轴上绘制，在Scanpy中通常有两种方式： - 使用`ax`参数（如果函数支持） - 通过matplotlib获取当前坐标轴，然后使用函数返回的坐标轴对象（如果函数返回） 但是，根据错误信息，我们当前调用的函数不支持`ax`参数。那么我们可以尝试以下替代方案： 方案1：不使用`ax`参数，让函数在默认坐标轴上绘制。 方案2：使用函数返回值（如果函数返回坐标轴对象）来调整绘图。 根据Scanpy的文档，`sc.pl.pca_variance_ratio`函数在绘制后并不返回任何值（返回None），所以无法通过返回值来指定坐标轴。 因此，我们只能采用方案1：去掉`ax`参数。 示例代码： ```python sc.pl.pca_variance_ratio(adata, log=True) ``` 如果我们想要在一个特定的子图中绘制，我们可以先创建一个坐标轴，然后尝试使用Scanpy的绘图函数，但前提是函数支持。既然这个函数不支持，我们可以考虑以下替代方法： - 使用`sc.pl.pca_variance_ratio`绘制到默认坐标轴，然后将其移动到我们想要的坐标轴？这通常不可行。 - 或者，我们可以自己计算并绘制。因为该函数绘制的实际上是PCA解释方差的累积比例。 自己绘制的步骤： 1. 从`adata.uns['pca']`中获取方差解释率（variance ratio）。 2. 使用matplotlib手动绘制。 但是，为了简便，我们首先尝试去掉`ax`参数。如果我们的需求只是在一个图中绘制，那么去掉`ax`即可。 如果错误仍然存在，或者我们确实需要在一个多子图的图中绘制，那么可能需要自己实现。 另外，我们还需要注意：在较新的Scanpy版本中，该函数可能已经支持`ax`参数。因此，升级或降级Scanpy版本也是一种解决方案。 步骤总结： 1. 检查Scanpy版本：`print(scanpy.__version__)` 2. 如果版本较低（比如低于1.5.0），考虑升级到最新稳定版。 3. 如果版本较高，查看该版本的文档，确认参数列表。 根据Scanpy的更新日志（GitHub），在某个版本后，一些绘图函数开始支持`ax`参数。但具体到`pca_variance_ratio`，我们需要查阅文档。 实际上，在Scanpy 1.4.5中，该函数不支持`ax`参数；在1.5.0以后，一些绘图函数开始支持，但我们需要确认。 在Scanpy 1.6.0的文档中，`sc.pl.pca_variance_ratio`函数支持`ax`参数。因此，如果你的版本低于此，则不支持。 所以，解决方案： - 升级Scanpy到1.6.0或更高版本（推荐）。 - 或者，不使用`ax`参数。 如果由于环境原因不能升级，那么我们就需要避免使用`ax`参数。 因此，根据用户的情况，我们给出两种建议： A. 升级Scanpy（推荐）： pip install scanpy --upgrade 或 conda update scanpy B. 修改代码，去掉`ax`参数。 如果用户代码类似这样： ```python sc.pl.pca_variance_ratio(adata, ax=ax) ``` 改为： ```python sc.pl.pca_variance_ratio(adata) ``` 如果用户需要在一个子图中绘制，而函数不支持`ax`，那么只能自己绘制。自己绘制的代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec # 创建画布和子图 fig = plt.figure(figsize=(10, 5)) gs = gridspec.GridSpec(1, 2, width_ratios=[2, 1]) ax0 = plt.subplot(gs[0]) ax1 = plt.subplot(gs[1]) # 在ax0上绘制其他图 # ... # 在ax1上绘制PCA方差解释率 # 获取数据 variance_ratio = adata.uns['pca']['variance_ratio'] n_pcs = len(variance_ratio) # 计算累积方差解释率 cumulative_variance = np.cumsum(variance_ratio) # 在ax1上绘制 ax1.plot(range(1, n_pcs+1), cumulative_variance, 'b-') ax1.set_xlabel('Number of Principal Components') ax1.set_ylabel('Cumulative Explained Variance') ax1.set_title('PCA Variance Ratio') ``` 这样，我们就可以在指定的子图上绘制了。 总结：根据用户的Scanpy版本，选择升级或者修改代码（去掉ax或自己绘制）。 注意：自己绘制需要确保`adata.uns['pca']`中有`variance_ratio`，这通常在运行`sc.pp.pca`后可用。 因此，我们提供了两种解决方案：升级Scanpy或修改代码。用户可以根据自己的情况选择。</think>### 解决 `sc.pl.pca_variance_ratio()` 报错：`TypeError: unexpected keyword argument 'ax'` 在 Scanpy 中执行 `sc.pl.pca_variance_ratio()` 时出现 `unexpected keyword argument 'ax'` 错误，通常是由于以下原因之一： #### 错误原因分析 1. **Scanpy 版本兼容性问题** `ax` 参数在 Scanpy 早期版本（<1.5.0）中不被 `pca_variance_ratio()` 支持。如果使用旧版本，传递 `ax` 参数会触发此错误。 2. **函数签名变更** 从 Scanpy 1.5.0 开始，绘图函数统一支持 `ax` 参数，但旧版代码迁移时可能遗漏更新。 3. **参数传递错误** 用户可能误将其他绘图函数的参数（如 `sc.pl.pca_loadings` 的 `ax`）用于此函数。 --- ### 解决方案 #### 方案 1：升级 Scanpy（推荐） ```bash # 通过 pip 升级 pip install --upgrade scanpy # 通过 conda 升级 conda update scanpy ``` - **验证版本**： ```python import scanpy as sc print(sc.__version__) # 需 ≥1.5.0 ``` #### 方案 2：修改代码（兼容旧版） 移除 `ax` 参数，改用 matplotlib 控制坐标轴： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制图像（不传递 ax 参数） sc.pl.pca_variance_ratio(adata, show=False) # 手动将图像绑定到指定坐标轴 ax = plt.gca() # 获取当前坐标轴 ax.set_title("PCA Variance Ratio") # 自定义标题 plt.show() ``` #### 方案 3：手动绘制替代方案 如果仍需兼容旧版本，可手动绘制方差解释率： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 获取 PCA 结果 variance_ratio = adata.uns['pca']['variance_ratio'] cumulative_var = np.cumsum(variance_ratio) # 手动绘图 plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(range(1, len(cumulative_var)+1), cumulative_var, 'o-') plt.xlabel("Principal Components") plt.ylabel("Cumulative Explained Variance") plt.title("PCA Variance Ratio") plt.grid(True) plt.show() ``` --- ### 关键说明 1. **版本差异**： - Scanpy ≥1.5.0：支持 `ax` 参数，可直接传递 matplotlib 坐标轴对象[^1]。 - Scanpy <1.5.0：需通过 `plt.gca()` 间接控制坐标轴。 2. **参数验证**： 使用前检查函数支持的参数： ```python import inspect print(inspect.signature(sc.pl.pca_variance_ratio)) # 输出示例：(adata, log=False, n_pcs=None, show=None, save=None) ``` 3. **PCA 结果依赖**： 确保已先运行 PCA： ```python sc.pp.pca(adata) # 必需步骤 ``` ---