for item in area_dict.items(): ws3.append(item)报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'items'

这个错误提示意味着你试图在一个列表对象上调用`items()`方法，但是列表对象并没有这个方法。`items()`方法是用于字典对象的。我猜测你的`area_dict`实际上是一个列表，而不是字典。你需要检查一下`area_dict`的类型是否正确。如果`area_dict`确实是一个列表，那么你需要使用`enumerate()`函数来遍历它，而不是`items()`方法。示例代码如下：

for idx, item in enumerate(area_dict):
    ws3.append((idx, item))

这里使用`enumerate()`函数来遍历`area_dict`，同时使用`append()`方法将元组`(idx, item)`添加到`ws3`工作表中。元组中的`idx`表示列表中每个元素的索引，`item`表示列表中的每个元素。

相关问题

friend_list.append(friend_name) AttributeError: 'dict' object has no attribute 'append'

这个错误是因为你尝试在一个字典对象上使用 `append` 方法，而字典对象没有这个方法。`append` 方法是列表对象的方法，用于在列表末尾添加一个元素。

如果你想要将一个新的朋友添加到一个字典对象中，可以使用字典的 `update` 方法，如下所示：

friend_dict = {"Alice": "123456", "Bob": "234567"}
new_friend_name = "Charlie"
new_friend_phone = "345678"
friend_dict.update({new_friend_name: new_friend_phone})

这会将新朋友的名字和电话号码添加到字典中。如果新朋友的名字已经存在于字典中，那么它的电话号码将被更新。

def predict_from_naive_bayes_model(model, matrix): """Use a Naive Bayes model to compute predictions for a target matrix. This function should be able to predict on the models that fit_naive_bayes_model outputs. Args: model: A trained model from fit_naive_bayes_model matrix: A numpy array containing word counts Returns: A numpy array containg the predictions from the model """ # *** START CODE HERE *** log_probabilities = [] for i in range(model.num_classes): log_probabilities.append(np.sum(matrix * model.log_class_priors[i] + model.log_likelihoods[i])) return np.argmax(log_probabilities) # Return the class with the highest probability # *** END CODE HERE ***代码报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'log_class_priors'请帮我修改

根据报错信息，我们可以看出，`model` 参数传入的是一个字典，而字典没有 `log_class_priors` 属性。因此，我们需要修改这个函数，使其能够处理字典作为输入。具体的修改方法如下：

def predict_from_naive_bayes_model(model, matrix):
    """Use a Naive Bayes model to compute predictions for a target matrix. This function should be able to predict on the models that fit_naive_bayes_model outputs.

    Args:
    model: A trained model from fit_naive_bayes_model
    matrix: A numpy array containing word counts

    Returns:
    A numpy array containing the predictions from the model
    """
    
    # *** START CODE HERE ***
    log_probabilities = []
    for i in range(model['num_classes']):
        log_probabilities.append(np.sum(matrix * model['log_class_priors'][i] + model['log_likelihoods'][i]))
    return np.argmax(log_probabilities) # Return the class with the highest probability
    # *** END CODE HERE ***

在这个修改后的函数中，我们使用了 `model['log_class_priors']` 和 `model['log_likelihoods']` 来获取训练得到的朴素贝叶斯模型的参数，这些参数存储在字典 `model` 中。同时，我们也使用了 `model['num_classes']` 来获取模型中的类别数目。