python中KeyError: '相似度'怎么解决

KeyError: '相似度' 是指在字典中查找一个不存在的键时出现的错误。你需要检查一下代码，看看你的字典中是否存在键为 '相似度'。如果不存在，你可以通过在执行代码之前先初始化字典并添加相应的键值对来解决该问题。如果该键存在，你可以通过修改代码来确保在访问该键之前先进行检查，例如使用字典的 get() 方法来获取键值对，这样即使该键不存在也不会抛出 KeyError 异常。

相关问题

python中KeyError: '相似度'怎么解决，没有这个键就创建出来

如果你想要在字典中访问一个键时，如果该键不存在则创建该键并设置其默认值，你可以使用字典的 setdefault() 方法，示例如下：

my_dict = {}
value = my_dict.setdefault('相似度', 0.0)

在上面的代码中，如果字典 my_dict 中不存在键 '相似度'，则 setdefault() 方法会创建该键并将其值设置为 0.0，然后返回该键的值赋值给变量 value；如果该键已经存在，则直接返回该键的值赋值给变量 value，不会修改该键的值。这样就可以避免 KeyError 异常的出现，并且在需要时自动创建新的键。

代码：# 随机生成数据集 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, random_state=42) # 构建图 G = nx.complete_graph(len(X)) # 计算相似度 similarity_matrix = np.zeros((len(X), len(X))) for i in range(len(X)): for j in range(len(X)): if i != j: similarity_matrix[i][j] = np.dot(X[i], X[j]) / (np.linalg.norm(X[i]) * np.linalg.norm(X[j])) # 图坍缩 for i in range(len(X)): neighbors = sorted(G.neighbors(i), key=lambda x: similarity_matrix[i][x], reverse=True) for j in neighbors: if i != j: G = nx.contracted_edge(G, (i, j)) 报错：KeyError: 1 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 23, in <module> neighbors = sorted(G.neighbors(i), key=lambda x: similarity_matrix[i][x], reverse=True) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\networkx\classes\graph.py", line 1356, in neighbors raise NetworkXError(f"The node {n} is not in the graph.") from err networkx.exception.NetworkXError: The node 1 is not in the graph. 进程已结束,退出代码1 如何修改

这个错误可能是因为你的图 `G` 中没有节点 `1`。建议在计算相似度矩阵时，将对角线上的元素设置为0，以避免出现自环。另外，你也可以尝试在使用 `sorted` 函数前，先检查一下节点 `i` 是否存在于图中，例如：

for i in range(len(X)):
    if not G.has_node(i):
        continue
    neighbors = sorted(G.neighbors(i), key=lambda x: similarity_matrix[i][x], reverse=True)
    for j in neighbors:
        if i != j and G.has_node(j):
            G = nx.contracted_edge(G, (i, j))

这里我们增加了 `if not G.has_node(i): continue` 和 `if i != j and G.has_node(j):` 条件语句，以确保只有存在于图中的节点才会被处理。