from .. import feature_extraction ImportError: attempted relative import with no known parent package

这个错误通常是由于相对导入时没有找到父包导致的。相对导入是指在同一个包内的模块之间进行导入操作。在Python中，相对导入需要满足以下两个条件：
1. 导入的模块和当前模块必须在同一个包内。
2. 当前模块必须是一个包内的子模块。

如果你遇到了"ImportError: attempted relative import with no known parent package"错误，可能是因为你的当前模块不是一个包内的子模块，或者你没有正确设置包的结构。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 确保你的当前模块是一个包内的子模块，即它位于一个包内，并且有一个有效的`__init__.py`文件。
2. 确保你的导入语句使用了正确的相对路径。例如，如果你要导入同一包内的另一个模块，可以使用`from .module_name import ...`的形式。
3. 如果你的当前模块不是一个包内的子模块，你可以考虑使用绝对导入来替代相对导入。绝对导入使用完整的包路径来导入模块，例如`from package.module_name import ...`。

希望以上信息能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

根据提供的引用[1]，出现这个错误可能是因为您的Python环境中没有安装scikit-learn库。您可以通过以下命令来安装scikit-learn库：

pip install -U scikit-learn

如果您已经安装了scikit-learn库，那么可能是因为您的文件名不是"sklearn"，您可以将文件名改为"sklearn"，然后再次尝试导入TfidfVectorizer。

另外，您还可以通过以下命令来检查您的Python环境是否满足scikit-learn库的要求：

python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"

ImportError Traceback (most recent call last) Input In [21], in <cell line: 2>() 1 import pandas as pd ----> 2 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 3 from sklearn.cluster import KMeans 4 from sklearn.metrics import silhouette_score File ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\__init__.py:83, in <module> 81 from . import __check_build # noqa: F401 82 from .base import clone ---> 83 from .utils._show_versions import show_versions 85 __all__ = [ 86 "calibration", 87 "cluster", (...) 128 "show_versions", 129 ] 132 def setup_module(module): File ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\_show_versions.py:12, in <module> 9 import sys 10 import importlib ---> 12 from ._openmp_helpers import _openmp_parallelism_enabled 15 def _get_sys_info(): 16 """System information 17 18 Returns (...) 22 23 """ ImportError: DLL load failed while importing _openmp_helpers: %1 不是有效的 Win32 应用程序

这个错误通常是由于OpenMP库没有正确地安装或配置造成的。可以尝试以下方法解决该问题：

1. 升级scikit-learn库：在Anaconda Prompt或终端中使用以下命令升级scikit-learn库：

pip install --upgrade scikit-learn

2. 安装Microsoft Visual C++ Redistributable：在Microsoft官网上下载并安装对应版本的Microsoft Visual C++ Redistributable。

3. 安装MinGW-w64编译器：在MinGW-w64官网上下载并安装对应版本的MinGW-w64编译器，并将其加入系统环境变量中。

如果以上方法均未解决问题，可以考虑进行更深入的排查和调试。