用这代码 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer,textdic=[{'city':'北京','temp':30},{'city':'广州','temp':31},{'city':'上海','temp':37}] transfrom=DictVectorizer(sparse=True) result=transfrom.fit_transform(dic) ss=transfrom.get_feature_names() print(result.toarray()) print(ss) transfrom.inverse_transform(result)出现AttributeError: 'DictVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names',应该如何解决
时间: 2023-08-09 07:09:36 浏览: 49
在你的代码中,`textdic`变量的名称与后续使用中的变量名`dic`不匹配,这可能导致了错误。另外,`transfrom` 应该是 `transform` 的拼写错误。以下是修正后的代码:
```python
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
textdic = [{'city':'北京','temp':30}, {'city':'广州','temp':31}, {'city':'上海','temp':37}]
transform = DictVectorizer(sparse=True)
result = transform.fit_transform(textdic)
ss = transform.get_feature_names()
print(result.toarray())
print(ss)
inverse_transform = transform.inverse_transform(result)
print(inverse_transform)
```
通过上述代码,你可以正确地使用 `DictVectorizer` 进行特征提取,并且可以输出特征名。变量 `inverse_transform` 存储了将特征向量转换回原始字典格式的结果。如果你希望输出这个变量的内容,可以添加一行代码:`print(inverse_transform)`。
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