annot import name 'dtensor' from 'tensorflow.compat.v2.experimental' (C:\Users\13571\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\tensorflow\_api\v2\compat\v2\experimental\__init__.py)

时间: 2023-07-12 12:02:51 浏览: 125
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Python数据分析实践：气温数据热力图.pdf

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这个错误通常出现在使用 TensorFlow 2.x 的旧代码中。在 TensorFlow 2.x 中，`dtensor` 已经被弃用，可以使用 `tf.Tensor` 替代。你可以尝试将代码中所有的 `dtensor` 替换为 `tf.Tensor`，或者将 TensorFlow 版本切换到 1.x 版本。另外，你可以尝试使用 `tensorflow.compat.v1` 模块来兼容旧的 TensorFlow 1.x 代码。
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import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() #对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率 pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

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data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type...

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