ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neighbor

时间: 2023-10-29 08:00:37 浏览: 60
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neighbors'是一个常见的错误,它通常发生在与scikit-learn(sklearn)相关的项目中。根据你提供的引用内容,我可以给出以下解决方案: 1. 首先,该问题的原因是在sklearn 0.22.1版本中,sklearn.neighbors.base模块的名称被修改为sklearn.neighbors._base。 2. 有两种解决方法可以尝试: a. 安装早于0.22.1版本的scikit-learn(sklearn)。你可以使用以下命令安装特定版本的sklearn:`pip install scikit-learn==0.22.1`。 b. 如果你不想重新安装scikit-learn,你可以尝试在代码中添加以下代码片段来解决问题: ```python import sklearn.neighbors._base import sys sys.modules['sklearn.neighbors.base'] = sklearn.neighbors._base ``` 这段代码的作用是将sklearn.neighbors._base模块映射到sklearn.neighbors.base模块。 这样,当你的代码尝试导入sklearn.neighbors.base时,它将引用sklearn.neighbors._base并顺利运行。 请注意,在使用第二种方法时,你可能需要在导入sklearn.neighbors之前添加上面的代码片段。 希望这些解决方案能够帮助你解决ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neighbors'的问题。 如果你还有其他问题,请随时提问。

相关推荐

from pythonds.basic import Queue class Vertex: def __init__(self,key): self.id = key self.connectedTo = {} def addNeighbor(self,nbr,weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def __str__(self): return str(self.id) + ' connectedTo: ' + str([x.id for x in self.connectedTo]) def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getId(self): return self.id def getWeight(self,nbr): return self.connectedTo[nbr] class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self,key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self,n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self,n): return n in self.vertList def addEdge(self,f,t,cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def bfs(g,start): start.setDistance(0) start.setPred(None) vertQueue=Queue() vertQueue.enqueue(start) while (vertQueue.size()>0): currentVert=vertQueue.dequeue() for nbr in currentVert.getConnections(): if (nbr.getColor()=='White'): nbr.setColor('gray') nbr.setDistance(currentVert.getDistance()+1) nbr.setPred(currentVert) vertQueue.enqueue(nbr) currentVert.setColor('black') List=["""1:A,2:B,3:C,4:D,5:E,6:F"""] g=Graph() for i in range(6): g.addVertex(i) g.addEdge(1,2,7) g.addEdge(2,1,2) g.addEdge(1,3,5) g.addEdge(1,6,1) g.addEdge(2,4,7) g.addEdge(2,5,3) g.addEdge(3,2,2) g.addEdge(3,6,8) g.addEdge(4,1,1) g.addEdge(4,5,2) g.addEdge(4,6,4) g.addEdge(5,1,6) g.addEdge(5,4,5) g.addEdge(6,2,1) g.addEdge(6,5,8) bfs(g,)优化这段代码

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的邻接矩阵 adjacency_matrix = pd.read_excel('output.xlsx', index_col=0) # 将邻接矩阵转换为numpy数组 adjacency_matrix = adjacency_matrix.to_numpy() # 创建有向图对象 G = nx.DiGraph(adjacency_matrix) def preprocess(G): p = 0 directedGraph = nx.DiGraph() for u in G.nodes(): for v in G.neighbors(u): if (v != u): propProb = G.number_of_edges(u, v) / G.degree(v) directedGraph.add_edge(u, v, pp=propProb) return directedGraph def simulate(G, seedNode, propProbability): newActive = True currentActiveNodes = seedNode.copy() newActiveNodes = set() activatedNodes = seedNode.copy() influenceSpread = len(seedNode) while newActive: for node in currentActiveNodes: for neighbor in G.neighbors(node): if neighbor not in activatedNodes: if G[node][neighbor]['pp'] > propProbability: newActiveNodes.add(neighbor) activatedNodes.append(neighbor) influenceSpread += len(newActiveNodes) if newActiveNodes: currentActiveNodes = list(newActiveNodes) newActiveNodes = set() else: newActive = False return influenceSpread def flipCoin(probability): return np.random.random() < probability # 可视化传播过程 def visualizePropagation(G, seedNode, propProbability): pos = nx.spring_layout(G) # 选择布局算法 labels = {node: node for node in G.nodes()} # 节点标签为节点名 colors = ['r' if node in seedNode else 'b' for node in G.nodes()] # 种子节点为红色,其他节点为蓝色 plt.figure(figsize=(10,6)) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color=colors) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels) plt.title('Propagation Visualization') plt.show() # 示例用法 seedNode = [7,36,17] propProbability = 0.7 directedGraph = preprocess(G) influenceSpread = simulate(directedGraph, seedNode, propProbability) print("Influence Spread:", influenceSpread) visualizePropagation(directedGraph, seedNode, propProbability)修改这个代码使得输出图形节点之间间隔合理能够看清

from pythonds.graphs import PriorityQueue import sys class Vertex: def __init__(self, key): self.id = key self.connectedTo = {} self.dis = sys.maxsize self.pred = None def addNeighbor(self, nbr, weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def setDistance(self, distance): self.dis = distance def getDistance(self): return self.dis def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getWeight(self, nbr): return self.connectedTo[nbr] def setPred(self, p): self.pred = p class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self, n): return n in self.vertList def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def dijkstra(aGraph, start): pq = PriorityQueue() start.setDistance(0) pq.buildHeap([(v.getDistance(), v) for v in aGraph]) while not pq.isEmpty(): currentVert = pq.delMin() for nextVert in currentVert.getConnections(): newDist = currentVert.getDistance() + currentVert.getWeight(nextVert) if newDist < nextVert.getDistance(): nextVert.setDistance(newDist) nextVert.setPred(currentVert) pq.decreaseKey(nextVert, newDist) aGraph = Graph() aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('1', '3', 1) aGraph.addEdge('1', '4', 5) aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '4', 3) aGraph.addEdge('2', '4', 3) aGraph.addEdge('3', '5', 1) aGraph.addEdge('5', '4', 1) aGraph.addEdge('5', '6', 1) aGraph.addEdge('4', '6', 5) n = input("请输入初始结点:") start = aGraph.getVertex(n) while True: operation = input("1.查询结点 2.退出程序") if operation == "1": m = input("请输入结点,查询该结点距离初始结点的最近的距离:") node = aGraph.getVertex(m) dijkstra(aGraph, start) print(node.getDistance()) elif operation == "2": break 分析代码

最新推荐

recommend-type

Python3 xml.etree.ElementTree支持的XPath语法详解

print("neighbor:", neighbor.get("name")) ``` 了解并熟练运用XPath与Python3的xml.etree.ElementTree模块相结合,可以有效地解析和操作XML数据,尤其在处理复杂XML结构时,能够提高代码的简洁性和可读性。
recommend-type

2024java面试题

2024年的Java面试题可能涵盖多个方面,包括Java基础知识、面向对象编程、集合框架、多线程与并发编程、JVM与性能优化、设计模式、Spring框架等。以下是一些可能出现在2024年Java面试中的题目及其简要答案: 一、Java基础知识 面向对象的特征有哪些? 抽象:忽略主题中与当前目标无关的部分,以便更关注与当前目标有关的部分。 继承:允许新类继承现有类的属性和方法,实现代码重用。 封装:将对象的状态信息隐藏在对象内部,不允许外部直接访问,而是通过公共方法进行访问和操作。 多态性:允许不同类的对象对同一消息作出响应,实现接口重用。 作用域public, private, protected, 以及不写时的区别是什么? public:任何地方都可以访问。 private:只能在本类内部访问。 protected:可以在同一包内及不同包中的子类里访问。 不写(默认,也称为default):只能在同一包内访问。 int和Integer有什么区别? int是Java的原始数据类型,存储在栈内存中。 Integer是Java为int提供的封装类,存储在堆内存中,可以表示null。 二、
recommend-type

C课程设计之职工管理系统

C课程设计之职工管理系统 C语言开发,可以使用dev-C++或者其他C编程软件打开编译运行 喜欢的同学,可以拿去使用
recommend-type

计算机系统基石:深度解析与优化秘籍

深入理解计算机系统(原书第2版)是一本备受推崇的计算机科学教材,由卡耐基梅隆大学计算机学院院长,IEEE和ACM双院院士推荐,被全球超过80所顶级大学选作计算机专业教材。该书被誉为“价值超过等重量黄金”的无价资源,其内容涵盖了计算机系统的核心概念,旨在帮助读者从底层操作和体系结构的角度全面掌握计算机工作原理。 本书的特点在于其起点低但覆盖广泛,特别适合大三或大四的本科生,以及已经完成基础课程如组成原理和体系结构的学习者。它不仅提供了对计算机原理、汇编语言和C语言的深入理解,还包含了诸如数字表示错误、代码优化、处理器和存储器系统、编译器的工作机制、安全漏洞预防、链接错误处理以及Unix系统编程等内容,这些都是提升程序员技能和理解计算机系统内部运作的关键。 通过阅读这本书,读者不仅能掌握系统组件的基本工作原理,还能学习到实用的编程技巧,如避免数字表示错误、优化代码以适应现代硬件、理解和利用过程调用、防止缓冲区溢出带来的安全问题,以及解决链接时的常见问题。这些知识对于提升程序的正确性和性能至关重要,使读者具备分析和解决问题的能力,从而在计算机行业中成为具有深厚技术实力的专家。 《深入理解计算机系统(原书第2版)》是一本既能满足理论学习需求,又能提供实践经验指导的经典之作,无论是对在校学生还是职业程序员,都是提升计算机系统知识水平的理想读物。如果你希望深入探究计算机系统的世界,这本书将是你探索之旅的重要伴侣。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

PHP数据库操作实战:手把手教你掌握数据库操作精髓,提升开发效率

![PHP数据库操作实战:手把手教你掌握数据库操作精髓,提升开发效率](https://img-blog.csdn.net/20180928141511915?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzE0NzU5/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) # 1. PHP数据库操作基础** PHP数据库操作是使用PHP语言与数据库交互的基础,它允许开发者存储、检索和管理数据。本章将介绍PHP数据库操作的基本概念和操作,为后续章节奠定基础。
recommend-type

vue-worker

Vue Worker是一种利用Web Workers技术的 Vue.js 插件,它允许你在浏览器的后台线程中运行JavaScript代码,而不影响主线程的性能。Vue Worker通常用于处理计算密集型任务、异步I/O操作(如文件读取、网络请求等),或者是那些需要长时间运行但不需要立即响应的任务。 通过Vue Worker,你可以创建一个新的Worker实例,并将Vue实例的数据作为消息发送给它。Worker可以在后台执行这些数据相关的操作,然后返回结果到主页面上,实现了真正的非阻塞用户体验。 Vue Worker插件提供了一个简单的API,让你能够轻松地在Vue组件中管理worker实例
recommend-type

《ThinkingInJava》中文版:经典Java学习宝典

《Thinking in Java》中文版是由知名编程作家Bruce Eckel所著的经典之作,这本书被广泛认为是学习Java编程的必读书籍。作为一本面向对象的编程教程,它不仅适合初学者,也对有一定经验的开发者具有启发性。本书的核心目标不是传授Java平台特定的理论,而是教授Java语言本身,着重于其基本语法、高级特性和最佳实践。 在内容上,《Thinking in Java》涵盖了Java 1.2时期的大部分关键特性,包括Swing GUI框架和新集合类库。作者通过清晰的讲解和大量的代码示例,帮助读者深入理解诸如网络编程、多线程处理、虚拟机性能优化以及与其他非Java代码交互等高级概念。书中提供了320个实用的Java程序,超过15000行代码,这些都是理解和掌握Java语言的宝贵资源。 作为一本获奖作品,Thinking in Java曾荣获1995年的Software Development Jolt Award最佳书籍大奖,体现了其在业界的高度认可。Bruce Eckel不仅是一位经验丰富的编程专家,还是C++领域的权威,他拥有20年的编程经历,曾在世界各地教授对象编程,包括C++和Java。他的著作还包括Thinking in C++,该书同样广受好评。 作者不仅是一位技术导师,还是一位教育家,他善于用易于理解的方式阐述复杂的编程概念,使读者能够领略到编程中的“智慧”。与其他Java教材相比,《Thinking in Java》以其成熟、连贯、严谨的风格,赢得了读者的一致赞誉,被誉为最全面且实例恰当的编程指南,是学习Java过程中不可或缺的参考资料。 此外,本书还提供了配套的CD,包含15小时的语音授课,以及可以从Bruce Eckel的官方网站www.BruceEckel.com免费获取的源码和电子版更新,确保读者能够跟随最新的技术发展保持同步。无论你是Java新手还是进阶者,《Thinking in Java》都是一次深入探索Java世界的重要旅程。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

揭秘PHP文本分析:算法与技术大揭秘,助你深入理解文本处理

![揭秘PHP文本分析:算法与技术大揭秘,助你深入理解文本处理](https://img-blog.csdn.net/20180928170702309?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0pheTUzMTE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) # 1. PHP文本分析概述 文本分析是利用计算机技术对文本数据进行处理和分析的过程,旨在从文本中提取有价值的信息和知识。PHP作为一种广泛使用的编程语言,提供了丰富的文本分析功能,包括正则表达式、字符串处理函数