pairwise_tukeyhsd() missing 1 required positional argument: 'groups'中文回答

这个错误提示通常是因为在调用 `pairwise_tukeyhsd()` 函数时没有传递正确的参数。具体来说，这个函数需要传递两个参数：`groups` 和 `endog`，分别表示待比较的组和对应的因变量。请检查一下你的代码，确认是否正确传递了这两个参数，并且它们的值符合你的预期。如果还有疑问，可以贴出相关的代码，方便更好地帮助你解决问题。

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上述代码运行后报错了怎么修改，报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 279, in <module> sim = cosine_similarity(word_tensor, encoded_layers[0][1:-1])[0].max() TypeError: cosine_similarity() missing 1 required positional argument: 'topics'

根据报错信息，`cosine_similarity()` 函数缺少一个名为 `topics` 的参数，因此需要检查一下函数的参数是否正确。

`cosine_similarity()` 函数的正确用法应该是 `cosine_similarity(X, Y=None, dense_output=True)`，其中 `X` 为形状为 `(n_samples_X, n_features)` 的数组，`Y` 为形状为 `(n_samples_Y, n_features)` 的数组，`dense_output` 为布尔值，表示是否返回密集的输出。

因此，你需要修改 `cosine_similarity()` 函数的调用方式，确保传入了正确的参数。具体来说，你需要将 `encoded_layers[0][1:-1]` 作为第一个参数 `X`，`word_tensor` 作为第二个参数 `Y`，并将 `dense_output` 设置为 `False`，以便返回稀疏矩阵。

修改后的代码如下所示：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

...

for i in range(1, len(tokens)-1):
    word = tokens[i]
    if word in seed_words:
        continue
    word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1)
    sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max()

注意，新的调用方式中，`encoded_layers[0][1:-1]` 被作为第一个参数传入，而 `word_tensor` 被作为第二个参数传入。此外，`dense_output` 被设置为 `False`，以便返回稀疏矩阵。

pairwise_tukeyhsd怎么安装

`pairwise_tukeyhsd`是`statsmodels`库中的一个功能，用于进行多重比较后的Tukey HSD（ Honestly Significant Difference）检验。如果你想要在Python中使用这个功能，首先你需要确保已经安装了`statsmodels`库，因为`pairwise_tukeyhsd`是它的一部分。

如果你还没有安装`statsmodels`，你可以通过pip来安装：

pip install statsmodels

或者如果你使用的是conda环境，可以在命令行输入：

conda install -c anaconda statsmodels

安装完成后，`pairwise_tukeyhsd`就可以直接在你的Python环境中导入并使用了。

如果你已经安装了`statsmodels`但是找不到`pairwise_tukeyhsd`，可能是版本不够新，你可以尝试更新到最新版：

pip install statsmodels --upgrade

或者

conda update statsmodels