line 116, in <module> margins = xlwt.Margins() AttributeError: module 'xlwt' has no attribute 'Margins'

时间: 2024-04-05 20:27:25 浏览: 24
根据您提供的信息,出现了一个AttributeError错误,错误信息显示在第116行的代码中,xlwt模块没有名为'Margins'的属性。这意味着xlwt模块中没有名为Margins的类或函数。 可能的原因是xlwt模块的版本不同,或者您可能在使用过程中出现了拼写错误。请确保您已正确安装了xlwt模块,并且在代码中正确引用了该模块。 如果您确定xlwt模块已正确安装并且代码中没有拼写错误,那么可能需要查看xlwt模块的文档或寻求相关支持来了解该模块是否提供了类似Margins的功能。
相关问题

AttributeError: module 'xlwt' has no attribute 'Margins'

AttributeError: module 'xlwt' has no attribute 'Margins' 是一个错误提示,意味着在使用xlwt模块时,尝试访问'Margins'属性时出现了问题。xlwt是一个用于操作Excel文件的Python库,它提供了创建、写入和格式化Excel文件的功能。 根据错误提示,'Margins'属性在xlwt模块中不存在。可能的原因是你使用的xlwt版本过低,或者该属性在该版本中已被移除或更改了名称。 为了解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确保你安装了最新版本的xlwt库。你可以使用pip命令来更新或重新安装xlwt库: ``` pip install --upgrade xlwt ``` 2. 检查你的代码中是否正确地导入了xlwt模块。确保使用正确的导入语句: ``` import xlwt ``` 3. 如果你的代码中使用了'Margins'属性,可以尝试查看xlwt库的文档或示例代码,确认该属性是否存在或是否更改了名称。

这是我的一段html代码,我想知道如何把这两项对应的两张图表放在同一行: <div class="col-sm-6"> <div class="ibox float-e-margins"> <div class="ibox-title"> <h5>重点人员管控类型分布(饼)</h5> <div class="ibox-tools"> <a class="collapse-link"> <i class="fa fa-chevron-up"></i> </a> </div> </div> <div class="ibox-content"> <div class="echarts" id="pie1"></div> </div> <div class="col-sm-6"> <div class="ibox float-e-margins"> <div class="ibox-title"> <h5>各类型管控重点人员数量(柱)</h5> <div class="ibox-tools"> <a class="collapse-link"> <i class="fa fa-chevron-up"></i> </a> </div> </div> <div class="ibox-content"> <div class="echarts" id="bar1"></div> </div> </div> </div>

你可以使用 Bootstrap 栅格系统来将这两个图表放在同一行。根据你提供的代码,你可以将第二个图表的 <div class="col-sm-6"> 放在第一个图表的外部 <div class="col-sm-6"> 中,如下所示: ```html <div class="col-sm-6"> <div class="ibox float-e-margins"> <div class="ibox-title"> <h5>重点人员管控类型分布(饼)</h5> <div class="ibox-tools"> <a class="collapse-link"> <i class="fa fa-chevron-up"></i> </a> </div> </div> <div class="ibox-content"> <div class="echarts" id="pie1"></div> </div> </div> </div> <div class="col-sm-6"> <div class="ibox float-e-margins"> <div class="ibox-title"> <h5>各类型管控重点人员数量(柱)</h5> <div class="ibox-tools"> <a class="collapse-link"> <i class="fa fa-chevron-up"></i> </a> </div> </div> <div class="ibox-content"> <div class="echarts" id="bar1"></div> </div> </div> </div> ``` 这样,两个图表的容器会并排显示在同一行上。请确保你的代码中已经包含了 Bootstrap 的 CSS 和 JavaScript 文件,以确保栅格系统正常工作。

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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题:我们把(2,0),(0,2),(0,0)这三个点当作类别1; (3,0),(0,3),(3,3)这三个点当作类别2, 训练好SVM分类器之后,我们预测(-1,-1),(4,4)这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重(原始问题中的系数)。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

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