解决一下类 'Score' 的未解析的特性引用 'objects'

这个错误通常是因为在使用Django ORM时，没有正确定义模型（Model）的管理器（Manager）。在Django中，每个模型都有一个默认的管理器，它可以通过访问 `objects` 属性来使用。如果你自定义了一个新的管理器，并且没有给它定义一个名字，那么就会出现这个错误。

解决这个问题的方法是给新的管理器设置一个名字，例如：

class ScoreManager(models.Manager):
    pass

class Score(models.Model):
    # fields

    objects = models.Manager()  # 默认管理器
    scores = ScoreManager()  # 自定义管理器，设置名字为 scores

这样，你就可以通过 `Score.scores` 访问到自定义的管理器了。

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unity json插件 不写解析类

Unity是一个非常强大的游戏开发引擎。在使用Unity进行游戏开发的过程中，处理JSON数据是非常常见的需求。为了减少开发者的工作量，Unity提供了JSON插件——JsonUtility。

JsonUtility是Unity自带的一个JSON解析器，它可以将JSON字符串转换为Unity内置的对象。其中，被转换的对象必须是可序列化的（Serializable），且支持的数据类型包括：bool，int，float，double，string以及数组。JsonUtility需要传入两个参数：JSON字符串和需要转换的对象。

使用JsonUtility解析JSON数据非常简单，只需要传入JSON字符串和要转换的对象即可。具体操作如下所示：

//定义要转换的对象类型
[System.Serializable]
public class PlayerData
{
    public string playerName;
    public int score;
}

//JSON字符串
string jsonString = "{\"playerName\":\"John\",\"score\":100}";

//使用JsonUtility进行解析
PlayerData player = JsonUtility.FromJson<PlayerData>(jsonString);

//输出结果
Debug.Log("playerName: " + player.playerName + ", score: " + player.score);

上述代码中，我们定义了一个PlayerData类用于存储解析后的数据，然后将JSON字符串传给JsonUtility的FromJson方法进行解析。解析后的数据通过PlayerData对象的属性进行访问。

总的来说，使用JsonUtility进行JSON数据的解析非常简单，并且不需要额外的解析类就可以实现。该插件的使用极大地简化了开发过程中对JSON数据的处理。

计算外部指标 rand_index = rand_score(iris_target, clusters) fmi = fowlkes_mallows_score(iris_target, clusters)，其中iris_target是什么意思，未解析的引用 'iris_target'怎么办

iris_target是指鸢尾花数据集中每个样本所属的真实类别标签，如果出现未解析的引用 'iris_target'，则需要先定义iris_target数组或列表并赋值。可以使用sklearn库中的load_iris函数加载鸢尾花数据集，并获取真实类别标签，示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 获取真实类别标签
iris_target = iris.target

在上述代码中，iris_target即为鸢尾花数据集中每个样本的真实类别标签。clusters是聚类算法得到的类别标签，可以使用不同的聚类算法进行计算，例如K-means等。然后，可以用rand_score和fowlkes_mallows_score函数计算rand_index和fmi指标，示例代码如下：

from sklearn.metrics import rand_score, fowlkes_mallows_score

# 计算rand_index和fmi指标
rand_index = rand_score(iris_target, clusters)
fmi = fowlkes_mallows_score(iris_target, clusters)

其中，rand_index和fmi分别为计算得到的外部评价指标。