TypeError: pprint() got an unexpected keyword argument 'sort_dicts'

在Python 3.8及以下版本中，`pprint`函数确实不支持`sort_dicts`参数。如果您在使用`pprint`函数时遇到了`TypeError: pprint() got an unexpected keyword argument 'sort_dicts'`的错误，可以尝试以下两种解决方案：

1. 升级Python版本：在Python 3.9及以上版本中，`pprint`函数已经支持`sort_dicts`参数，因此您可以尝试升级您的Python版本，以解决这个问题。

2. 指定`sort_dicts`参数：如果您无法升级Python版本，可以尝试使用以下代码替换原来的`pprint`函数：

   import pprint

   def pprint(*args, **kwargs):
       if 'sort_dicts' in kwargs:
           kwargs.pop('sort_dicts')
       return pprint.pprint(*args, **kwargs)

然后，您就可以使用这个新的`pprint`函数，它会自动忽略`sort_dicts`参数。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题。

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非常抱歉，我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量，可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed

kmodel = KMeans(n_clusters=k)

# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)

这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化，`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量，`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数，并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。

希望这次回答能够解决你的问题，如有疑问，请随时提出。