运行matplotsoccer热图代码报numpy.ndarray无value_counts属性错误求助

value_counts()是Pandas Series对象专属的频次统计方法，NumPy数组原生没有该方法。你遇到的报错并非你贴出的代码直接调用了该方法，而是matplotsoccer.count()函数的内部实现逻辑，默认会对传入的x、y坐标参数调用value_counts()做频次统计，你当前传入的x、y是NumPy数组类型，不符合该函数的输入类型要求，因此触发属性错误。

你可以选择以下任意一种方案解决问题：

• 方案1：将输入的x、y转为Pandas Series类型后再传入，改动最小
  完整可运行代码如下：

  import pandas as pd
  
  # 将numpy数组转为Pandas Series
  x_series = pd.Series(x)
  y_series = pd.Series(y)
  
  hm = matplotsoccer.count(x_series, y_series, n=25, m=25) # 构建25x25坐标热力图
  hm = scipy.ndimage.gaussian_filter(hm,1) # 对热力图做高斯模糊
  matplotsoccer.heatmap(hm,cmap='Blues', figsize=20, linecolor="black", cbar=True) # 绘制热力图
  

• 方案2：不依赖Pandas，手动实现坐标频次统计，替换matplotsoccer.count()逻辑
  完整可运行代码如下：

  import numpy as np
  
  # 手动统计25x25网格内的坐标出现频次
  x_bins = np.linspace(x.min(), x.max(), 25 + 1)
  y_bins = np.linspace(y.min(), y.max(), 25 + 1)
  hm, _, _ = np.histogram2d(x, y, bins=[x_bins, y_bins])
  # 转置保证坐标维度和matplotsoccer.count输出结果对齐
  hm = hm.T
  
  # 后续逻辑不变
  hm = scipy.ndimage.gaussian_filter(hm,1)
  matplotsoccer.heatmap(hm,cmap='Blues', figsize=20, linecolor="black", cbar=True)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者O.N.J.R P