运行上面代码出现lower not found,请改进下代码
时间: 2024-03-02 21:51:01 浏览: 30
在出现lower not found错误的情况下,可能是由于缺少必要的Python模块所导致的。建议在代码文件头部添加以下代码以解决这个问题:
```
import string
def remove_punctuation(text):
return text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation)).lower()
```
这个函数将会导入Python内置的string模块,使用其中的punctuation属性来获取所有的标点符号,并使用translate()方法将它们从文本中移除。同时,使用lower()方法将文本中所有的字母都转换为小写形式。这样就可以避免lower not found错误的出现了。
相关问题
AttributeError: lower not found
这个错误是由于在代码中使用了`astype`方法,但是该方法只能用于`ndarray`类型的对象,而不能用于`float`类型的对象。\[1\]解决这个问题的方法是在使用`astype`方法之前,将变量转换为`ndarray`类型。具体来说,可以通过指定`size`参数来生成一个包含单个元素的`ndarray`,然后再使用`astype`方法进行类型转换。例如,可以将代码修改为:`alpha = (np.random.uniform(-10, 30, size=1)).astype(np.float32)`。\[3\]
另外,如果你在卸载`setuptools`时遇到了问题,可以尝试使用`pip uninstall setuptools`命令来卸载,而不是使用`conda uninstall setuptools`命令。因为`conda`在卸载时会自动分析与`setuptools`相关的库并全部删除,这可能导致整个环境需要重新配置。\[2\]
至于你提到的`AttributeError: lower not found`错误,我无法确定具体的原因,因为你没有提供相关的代码。但是通常这个错误是由于在某个对象上调用了`lower`方法,而该对象并没有该方法。你可以检查一下你的代码,确保你在正确的对象上调用了`lower`方法。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [AttributeError:‘float‘ object has no attribute ‘astype‘](https://blog.csdn.net/m0_51195818/article/details/126912616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [AttributeError: module ‘distutils‘ has no attribute ‘version‘](https://blog.csdn.net/hahhahahhaja/article/details/128003170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
将上一个问题的代码改进使其能完整运行
好的,以下是改进后的代码:
```python
import openai
import re
# 在openai平台上申请的API key
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
# 这里选择了Davinci模型,可以根据需求自行更改
model_engine = "davinci"
def generate_answer(prompt):
# 将用户输入的问题作为prompt,向模型请求生成答案
response = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=100,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
# 从模型返回的结果中提取答案
answer = response.choices[0].text
# 对答案进行处理,去除多余的空格、换行符等
answer = answer.strip()
answer = re.sub('[\n]+', '\n', answer)
answer = re.sub('[ ]+', ' ', answer)
return answer
# 开始对话
print("你好,我是一个可以回答很多问题的AI,请问有什么问题我可以帮到你?")
while True:
prompt = input("你:")
if prompt.lower() in ["拜拜", "再见", "quit", "exit"]:
print("好的,下次再见!")
break
else:
answer = generate_answer(prompt)
print("AI:" + answer)
```
在这个改进版的代码中,我们使用了 OpenAI 提供的 Python SDK,通过 API key 连接到 OpenAI 平台并调用 ChatGPT 模型生成答案。同时,我们也使用了正则表达式对生成的答案进行了一些处理,使其更加整洁。
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