AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

时间: 2023-06-21 12:16:50 浏览: 830
如果你在使用networkx库中的from_numpy_matrix函数时出现AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'错误,通常是因为你的networkx版本太低,该函数在较早的版本中可能不存在。你可以尝试更新networkx库到最新版本来解决这个问题,可以使用以下命令: ``` pip install --upgrade networkx ``` 如果你使用的是conda环境,则可以使用以下命令: ``` conda update networkx ``` 更新完成后,再次尝试运行from_numpy_matrix函数应该就不会出现该错误了。
相关问题

TextRank中AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

这个错误通常是因为你的NetworkX库版本过低导致的,from_numpy_matrix是NetworkX 2.1版本之后才开始支持的函数。可以通过以下方法解决该问题: 1.升级NetworkX库版本到2.1以上: ``` pip install networkx --upgrade ``` 2.使用其他方法替代from_numpy_matrix函数,如下面的代码所示: ``` import numpy as np import networkx as nx adj_matrix = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) G = nx.from_numpy_array(adj_matrix) ``` 这段代码将邻接矩阵转换为NetworkX图对象,可以代替from_numpy_matrix函数。

AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'to_numpy_matrix'

This error occurs when you try to use the `to_numpy_matrix` function from the `networkx` module, but the function is not found. This may be due to using an older version of the module where the function was not yet implemented, or it may have been removed in a newer version of the module. To fix this error, you can try updating the `networkx` module to the latest version, or you can use an alternative method to convert the graph to a numpy matrix. One option is to use the `adjacency_matrix` function from the `scipy` module, which can be used to create a sparse matrix representation of the graph. Another option is to manually create a numpy matrix by iterating over the nodes and edges of the graph.

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根据错误:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix',修改下述代码:import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures import scipy # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024 * 1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('cnl_201504.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')运行上述代码出现下述问题,请修改代码:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

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