__all__==['test1']，被提示错误

`__all__` 是Python中的一个特殊变量，主要用于模块和包的导入控制。当模块被导入时，`__all__` 中列出的名称会成为可从该模块导出的公共名称列表，也就是说，这些名称会成为 `from module import *` 语句可以导出的内容。如果你定义了 `__all__` 但其中包含的名称在模块中不存在，Python解释器会抛出一个错误。

例如，如果一个模块定义了 `__all__ = ['test1']`，但在模块中没有名为 `test1` 的对象，那么当执行 `from module import *` 时，解释器会抛出一个错误，提示 `test1` 没有被定义。

如果你看到的错误消息是关于 `__all__ == ['test1']` 的，那么可能是你在比较操作中使用了 `==`，但这个操作符用于比较两个对象的值是否相等，而不是用来定义模块导出的名称列表。如果你的意图是定义一个导出列表，应该直接赋值而不是使用比较操作符。

正确的使用方法是在模块的顶层定义 `__all__`，像这样：

# 假设模块中定义了一个名为 test1 的函数或变量
__all__ = ['test1']

现在回答你的问题，如果 `__all__ == ['test1']` 导致了错误提示，那么可能是以下几种情况之一：
1. 模块中确实没有名为 `test1` 的对象。
2. 代码中有语法错误，比如使用了错误的 `==` 操作符而不是赋值操作符 `=`。
3. 代码上下文不正确，可能你在一个不合适的上下文中使用了 `__all__`。

相关问题

numpy train_test_split

numpy库没有提供名为train_test_split的函数。而train_test_split通常是通过scikit-learn库的model_selection模块来实现的。在使用train_test_split之前，你需要先导入model_selection模块。在Python 3.6及以上版本中，你可以使用以下方式导入train_test_split函数：from sklearn.model_selection import train_test_split。这样就可以使用train_test_split来划分你的数据集了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [2021大三机器学习：train_test_split方法详解](https://blog.csdn.net/Xmumu_/article/details/120677767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python中导入 train_test_split提示错误的解决](https://download.csdn.net/download/weixin_38599518/14841399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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train_test_split函数用法

train_test_split函数是sklearn库中的一个函数，用于将数组或矩阵拆分为随机的训练集和测试集。它是一个方便实用的工具，可以将数据拆分为训练集和测试集，并提供了一些参数来控制拆分的方式。train_test_split函数的用法如下：

train_test_split(*arrays, test_size=None, train_size=None, random_state=None, shuffle=True, stratify=None)

其中，*arrays是要拆分的数组或矩阵，test_size和train_size是指定测试集和训练集的大小，random_state是随机数种子，shuffle表示是否在拆分前对数据进行洗牌，stratify用于指定按照某个变量的比例进行分层拆分。

在使用train_test_split函数之前，需要先导入该函数，可以使用以下语句导入该函数：

from sklearn.model_selection import train_test_split

然后可以根据需要指定参数并调用该函数，将数据拆分为训练集和测试集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [train_test_split()函数用法](https://blog.csdn.net/sweet_tea_/article/details/128549644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python中导入 train_test_split提示错误的解决](https://download.csdn.net/download/weixin_38599518/14841399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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