在 '__init__.py | __init__.py' 中找不到引用 'gaussian'

这个错误通常是由于没有正确导入所需的模块或函数而引起的。

在 Python 中，可以使用 `from` 语句或 `import` 语句来导入需要使用的模块或函数。例如，要使用 Scipy 中的 `scipy.ndimage.filters.gaussian` 函数，可以使用以下语句导入：

from scipy.ndimage.filters import gaussian

或者使用以下语句导入：

import scipy.ndimage.filters as nd_filters

然后可以使用 `gaussian` 函数进行高斯滤波。如果您已经正确导入了所需的模块或函数，但仍然遇到该错误，请检查您的代码是否有语法错误或拼写错误。

相关问题

cannot import name 'GaussianMixture' from 'sklearn.cluster' (C:\Users\daisy\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster_init_.py)怎么解决

这个错误通常是由于安装的 scikit-learn 版本不兼容或者缺少依赖项所导致的。您可以尝试以下方法来解决该问题：

1. 确认您安装的 scikit-learn 版本是最新的，可以使用以下命令更新：

   pip install --upgrade scikit-learn

2. 如果您使用的是 Anaconda 环境，请尝试使用以下命令更新 scikit-learn：

   conda update scikit-learn

3. 如果以上方法都无法解决问题，请尝试安装缺少的依赖项。在这种情况下，您可以尝试安装 NumPy 和 SciPy：

   pip install numpy scipy

4. 如果您仍然无法解决问题，请考虑卸载并重新安装 scikit-learn。

   pip uninstall scikit-learn
   pip install scikit-learn

希望这些方法可以帮助您解决问题！

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\shiyanhou2.py", line 109, in <module> xgb_bo.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq="ei", xi=0.0, utility_function=utility) File "D:\Python37\lib\site-packages\bayes_opt\bayesian_optimization.py", line 288, in maximize raise Exception('\nPassing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize' Exception: Passing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize is no longer supported. Instead,please use the "set_gp_params" method to set the gp params, and pass an instance of bayes_opt.util.UtilityFunction using the acquisition_function argument

这个错误是因为 `maximize` 方法不再支持传递采集函数参数或高斯过程参数。相反，您可以使用 `set_gp_params` 方法设置高斯过程参数，并使用 `acquisition_function` 参数传递 `bayes_opt.util.UtilityFunction` 的实例来设置采集函数。您可以尝试更新您的代码以反映这些更改。例如，您可以使用以下代码设置采集函数：

from bayes_opt import BayesianOptimization
from bayes_opt.util import UtilityFunction

# define your objective function here

# set up the Bayesian optimization
bounds = {'param1': (0, 1), 'param2': (0, 1)}
bo = BayesianOptimization(f=obj_func, pbounds=bounds)
util = UtilityFunction(kind="ei", kappa=2.5, xi=0.0)
bo.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq=util)

注意，`UtilityFunction` 的构造函数中有三个参数：`kind`、`kappa`和`xi`。`kind` 参数指定采集函数的类型，可以是 `"ucb"`、`"ei"`或`"poi"`之一。`kappa` 是 EI 和 UCB 采集函数的调整参数，`xi` 是 EI 和 POI 采集函数的调整参数。您可以根据您的需求调整这些参数，并尝试不同的采集函数类型来优化您的模型。