ModuleNotFoundError: No module named 'ordered_set'

时间: 2024-01-13 21:20:18 浏览: 509
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egjs-list-differ::plus::minus::counterclockwise_arrows_button:一个在数组中添加，删除或更改值时检查diff的模块

根据提供的引用内容，当出现"ModuleNotFoundError: No module named 'ordered_set'"错误时，可能是因为缺少了名为"ordered_set"的模块。解决这个问题的方法是安装缺少的模块。 以下是两种解决方法： 1. 使用pip安装模块： ```shell pip install ordered-set ``` 2. 使用conda安装模块（如果你使用的是Anaconda环境）： ```shell conda install -c conda-forge ordered-set ``` 请注意，安装模块时需要确保你的网络连接正常，并且你已经正确安装了pip或conda。
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def update_total(self): total = 0 ordered_items = self.order_listbox.get(0, tk.END) for item in ordered_items: item_name, item_price = item.split() total += int(item_price[:-1]) self.total_value_label.config(text=f"{total}元") 这里的config报错

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ordered_map.insert("c", "cherry"); ordered_map.remove_earliest(); // 删除 "a" -> "apple" return 0; } 在这个示例中，我们创建了一个名为 OrderedMap 的类，它使用 std::list 和 std::unordered...

int16_t* dispatcher::create_result_node(int source_idx, long input_data_idx){ /* insert the new node */ result_list * new_node = new result_list; new_node->data_idx = input_data_idx; /* if reuslt buffer is empty */ if(result_head[source_idx]->next == result_tail[source_idx]){ /* insert node between head and tail */ result_tail[source_idx]->pre = new_node; new_node->next = result_tail[source_idx]; result_head[source_idx]->next = new_node; new_node->pre = result_head[source_idx]; ordered_num[source_idx] = 0; ordered_edge[source_idx] = result_head[source_idx]; return new_node->result_data;

这段代码看起来是 C++ 语言的，是在创建一个新的结果节点，并将...最后，将 ordered_num[source_idx] 设置为 0，将 ordered_edge[source_idx] 设置为 result_head[source_idx]，并返回 new_node 的 result_data 属性。

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'ordered_rules'

这个错误通常发生在使用 Python 的 PyParsing 库时，因为 PyParsing 的版本问题导致了语法规则的不兼容。 如果你的代码中使用了 PyParsing，可以考虑升级 PyParsing 到最新版，或者降级到与你的代码兼容的版本。...

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这个错误通常是因为在使用一个名为 ordered_statisce 的属性或方法时，使用了一个不存在该属性或方法的对象，即使用了一个不支持该属性或方法的对象。你需要检查一下代码中 RelationRecord 的定义以及在什么地方...

nit: [libfs_mgr]superblock s_max_mnt_count:65535,/dev/block/by-name/la_metadata init: [libfs_mgr]Filesystem on /dev/block/by-name/la_metadata was not cleanly shutdown; state flags: 0x1, incompat feature flags: 0x46 init: [libfs_mgr]check_fs(): mount(/dev/block/by-name/la_metadata,/metadata,ext4)=-1: No such file or directory init: [libfs_mgr]Not running /system/bin/e2fsck on /dev/block/vdd32 (executable not in system image) EXT4-fs (vdd32): recovery complete EXT4-fs (vdd32): mounted filesystem with ordered data mode. Opts: discard init: [libfs_mgr]__mount(source=/dev/block/by-name/la_metadata,target=/metadata,type=ext4)=0: Success device-mapper: verity: sha1 using implementation "sha1-ce"

2. 创建目录：由于挂载过程中出现 "No such file or directory" 错误，你可以确保目标挂载目录存在。你可以运行以下命令来创建 /metadata 目录： mkdir /metadata 然后尝试重新挂载文件系统。 3. ...

pbar.set_postfix(ordered_dict=ordered_dict) pbar.close()

pbar.set_postfix(ordered_dict=ordered_dict) # 设置当前任务的完成百分比 # 当所有任务完成后，调用 close() 关闭进度条 pbar.close() 在这个例子中，随着循环的进行，set_postfix 会显示不同任务的进度...

path = [end] ordered_waypoints = [] current = end num_visited = min_num_visited for i in range(len(waypoints), 0, -1): if current in range(i): ordered_waypoints.insert(0, waypoints[i - 1]) num_visited -= 1 for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and (neighbor, num_visited) in visited and distances[neighbor][num_visited] + weight == \ distances[current][num_visited]: path.append(neighbor) current = neighbor break ordered_waypoints.insert(0, start_cor) ordered_waypoints.append(end_cor) path.reverse() print("The optimal path from start to end through the 8 waypoints is:") for wp in ordered_waypoints: print(wp) print(f"The optimal path from start to end through the 8 waypoints is: {path}") print(f"The total distance is: {distances[end][min_num_visited]}")

这段代码看起来像是路径规划相关的代码，它使用了某种图搜索算法（可能是Dijkstra或A*）来找到从起点到终点穿过8个指定中间点的最优路径。其中，adj_matrix是表示节点之间距离的邻接矩阵，distances是起点到各个...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd dataset = pd.read_csv('E:\Program Files (x86)\Apriori-Association-Rules-main\Market_Basket_Optimisation.csv', header = None) print(dataset) transactions = [] for i in range(0, 7501): transactions.append([str(dataset.values[i,j]) for j in range(0, 20)]) print(transactions) from apyori import apriori rules = apriori(transactions, min_support = 0.003, min_confidence = 0.2, min_lift = 3, min_length =2) for rule in rules: print(list(rule.items_base), "->", list(rule.items_add)) print("Confidence:", rule.ordered_statistics[0].confidence) print("Lift:", rule.ordered_statistics[0].lift) print("-----------------------------")报错object has no attribute 'items_base'

print("Confidence:", rule.ordered_statistics[0].confidence) print("Lift:", rule.ordered_statistics[0].lift) print("-----------------------------") 这样可以避免出现属性错误的问题，同时只输出...

import pandas data=pandas.read_csv('D:/py_anli2/apriori.csv',encoding='GBK') # print(data) transactions= data['items'].values from apyori import apriori results = list( apriori( transactions, min_support=0.001, min_confidence=0.001, min_lift=1.001 ) ) supports=[] confidences=[] lifts=[] bases=[] adds=[] for r in results: size = len(r.ordered_statistics) for j in range(size): supports.append(r.support) confidences.append( r.ordered_statistics[j].confidence ) lifts.append(r.ordered_statistics[j].lift) bases.append( list(r.ordered_statistics[j].items_base) ) adds.append( list(r.ordered_statistics[j].items_add) ) result = pandas.DataFrame({ '基于':bases, '推荐':adds, '支持度':supports, '置信度':confidences, '提升度':lifts, }) print(result)

这段代码是使用Apriori算法进行关联规则挖掘分析。它使用pandas库读取一个CSV文件，然后从文件中提取出需要进行关联规则挖掘的事务数据。接下来，它使用apyori库中的apriori函数来执行关联规则挖掘，并将结果存储在...

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