import tkinter as tk from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd global button1 seeds=pd.read_csv("seed2.csv",sep='\t',header=None) X = seeds.iloc[:,:7].copy() y=seeds.iloc[:,-1].copy() X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test,random_state=random) def knn_score(k,X,y):# 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] random=NIrandom_state.get() global test_size for i in range(100): # 拆分 if random_state!="": X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test,random_state=random) else: X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=test) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() def root4(): root4=tk.Toplevel()#建立顶层控件wind root4.geometry("800x600")#设置窗口大小 root4.title("测试集与训练集划分")#设置窗口标题 label1 = tk.Label(root4, text="测试集与训练集划分", font=("Arial", 16)) label1.pack() global NIrandom_state,NItest_size NIrandom_state= tk.IntVar() tk.Label(root4, text="random_state:").place(x=50, y=50) tk.Entry(root4, textvariable=NIrandom_state).place(x=190,y=50) NItest_size= tk.IntVar() tk.Label(root4, text="用于测试的数据集比例:").place(x=50,y=110) tk.Entry(root4, textvariable=NItest_size).place(x=190,y=110) # 添加按钮 global button1 button1 = tk.Button(root4, text="运算", font=("Arial", 12),command=button_click) button1.place(x=50,y=150) global button2 button2=tk.Button(root4,text="图表展示",font=("Arial", 12),command=chart) button2.place(x=100,y=150) # 添加文本框 global text1 text1 = tk.Text(root4, width=50, height=10) text1.place(x=50,y=200) # 绑定按钮def button_click(): global test,random random=int(NIrandom_state.get()) test=float(NItest_size.get()) global button1 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score] result = pd.DataFrame(result_dict).T.copy() result.columns = ['Test','Train'] text=tk.Text(root4) text.place(x=100, y=220) text.insert("end",X_train) text.insert("end",X_text) text.insert("end",y_train) text.insert("end",y_text) text1.delete(1.0, tk.END) text1.insert(tk.END, result) import tkinter as tk from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.backend_bases import key_press_handler import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline def chart(): root5= tk.Toplevel() root5.title("结果图形") fig = plt.figure() k_list = [1,3,5,7,9,11] result_dict = {} canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root5) canvas.get_tk_widget().pack() canvas.draw() global result result = pd.DataFrame(result_dict).T.copy() plt.xticks(k_list) plt.show() root4.mainloop()其中有什么问题

首先，代码中存在一些语法错误，例如第一行的导入语句需要加上换行符。另外，在函数 `button_click()` 中，变量 `X_text` 和 `y_text` 没有定义，会导致代码运行出错。

其次，函数 `chart()` 中的 `result_dict` 变量没有被赋值，因此画图时会出错。

此外，函数 `button_click()` 中的 `text1.insert(tk.END, result)` 可能会出现异常，因为 `result` 是一个 pandas 数据框，而 `Text` 组件只能接受字符串类型的输入。需要将 `result` 转换为字符串类型才能插入到 `Text` 组件中。

最后，函数 `chart()` 中需要将结果绘制到 `Figure` 对象上，并将 `Figure` 对象绑定到 `FigureCanvasTkAgg` 对象上，然后将 `FigureCanvasTkAgg` 对象插入到 `Toplevel` 窗口中，才能显示图形。

相关问题

请解释import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import random from scipy.optimize import fsolve import matplotlib.pyplot as plt import heapq from tkinter import _flatten

这些是Python中导入相应的库或模块的语句。

- `import numpy as np`: 导入名为`numpy`的库，可以使用`np`作为它的别名，方便后续调用库中的函数、变量等。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split`: 从`sklearn`库的`model_selection`模块中导入`train_test_split`函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `import random`: 导入Python自带的`random`库，用于生成随机数等操作。
- `from scipy.optimize import fsolve`: 从`scipy`库的`optimize`模块中导入`fsolve`函数，可以用于解决方程组问题。
- `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入`matplotlib`库中用于绘图的子库`pyplot`，可以使用`plt`作为它的别名，方便后续进行绘图相关操作。
- `from tkinter import _flatten`: 从Python自带的`tkinter`库中导入名为`_flatten`的模块，可以用于将多维嵌套的列表或元组展开为一维列表。

import pandas as pd import csv import matplotlib.pyplot as plt import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk from tkinter import filedialog from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from tkinter import Tk, Button, Text, filedialog, messagebox from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor解释每一句代码的含义

这段代码是导入Python中的一些常用数据处理和机器学习库，并且实现了一些具体的功能。

- `import pandas as pd`: 导入pandas库并使用pd作为别名，pandas是一个数据处理库，可以对表格数据进行读取、清洗、转换等操作。
- `import csv`: 导入csv库，csv是一种常用的表格数据格式，可以用于读取和写入csv文件。
- `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入matplotlib库，并使用plt作为别名，matplotlib是一个绘图库，可以用于绘制各种图形、图表等。
- `import tkinter as tk`: 导入tkinter库，并使用tk作为别名，tkinter是Python的标准GUI库，可以用于创建各种用户界面。
- `from PIL import Image, ImageTk`: 导入PIL库中的Image和ImageTk模块，PIL是一个图像处理库，可以用于读取、处理和保存各种图像格式。
- `from tkinter import filedialog`: 从tkinter库中导入filedialog模块，filedialog是一个用于打开和保存文件对话框的模块。
- `from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg`: 从matplotlib库中导入FigureCanvasTkAgg模块，可以用于在Tkinter界面中绘制matplotlib图形。
- `from tkinter import Tk, Button, Text, filedialog, messagebox`: 从tkinter库中导入Tk、Button、Text、filedialog和messagebox等模块，用于创建各种界面控件和显示消息框。
- `from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder`: 从sklearn库中导入StandardScaler和LabelEncoder模块，用于数据预处理，如特征缩放和标签编码等。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split`: 从sklearn库中导入train_test_split模块，用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LinearRegression`: 从sklearn库中导入LinearRegression模块，用于线性回归分析。
- `from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor`: 从sklearn库中导入DecisionTreeRegressor模块，用于决策树回归分析。
- `from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor`: 从sklearn库中导入RandomForestRegressor模块，用于随机森林回归分析。