python 3.7.4版本对应django版本

Python 3.7.4 版本对应的 Django 版本是 Django 2.2.x。其中，Django 2.2.13 是 Django 2.2.x 系列的最后一个版本。您可以通过以下命令安装 Django 2.2.13：

pip install Django==2.2.13

相关问题

python3.7.4对应anaconda

Python 3.7.4是Python编程语言的一个版本，而Anaconda是一个用于科学计算和数据分析的Python发行版。Anaconda集成了很多用于科学计算和数据分析的包和工具，方便开发人员和研究人员使用Python进行任务的开发和完成。

Python 3.7.4的版本相对较新，具有许多新的特性和改进，如语法优化、性能改进等。相比较而言，Anaconda是一个集成了许多Python科学计算和数据分析的库的发行版。它包括了许多常用的包，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，这些包是在进行数据分析和科学计算时经常使用的关键工具。

使用Anaconda可以方便地从头开始构建数据科学环境，这意味着它包括了Python解释器以及许多常用的Python库和工具。通过Anaconda，用户可以在不同的操作系统上快速轻松地创建Python环境，这使得在不同的项目或任务中使用不同Python版本变得十分方便。

Python 3.7.4和Anaconda可以一起使用，以便在开发和数据分析的过程中获得最佳的效果。Python 3.7.4提供了强大的编程语言功能，而Anaconda提供了许多用于处理数据、构建模型和可视化结果的包。通过结合使用Python 3.7.4和Anaconda，用户可以轻松地进行数据分析、机器学习和人工智能等领域的开发工作。

生成一段能用python3.7.4版本运行的SHAP实例代码

在Python 3.7.4中，SHAP (SHapley Additive exPlanations) 库可能还没有完全支持，因为SHAP在后来的版本中进行了更新。不过，你可以使用早期版本的shap库来演示基本的概念。这里是一个较旧版本的shap（估计是v0.15.0左右），适用于Python 3.7：

!pip install shap==0.15.0  # 如果你的环境中没有这个版本，请先安装

import shap
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建模型（这里用线性回归为例）
model = LogisticRegression(solver='liblinear').fit(X, y)  # 使用liblinear解决，因为它对shap更友好

# 初始化SHAP Explainer
explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X[:100])  # 使用部分数据进行初始化

# 对单个样本进行SHAP值计算
row_to_explain = X[0]
shap_values = explainer.shap_values(row_to_explain)

# 输出前几个最重要的特征及其影响力
top_features = sorted(zip(shap_values[0], iris.feature_names), reverse=True)[:5]
print(f"Top 5 features and their impact on prediction:")
for val, feature in top_features:
    print(f"{feature}: {val:.3f}")

# 可视化结果
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], iris.feature_names)

请注意，如果你在使用以上代码时遇到问题，建议升级到更新的shap版本，因为它们通常会有更好的兼容性和功能。