这串代码:text1 = get_cut_words(content_series=df_all.专业名称) 报错:Traceback (most recent call last): File "E:\作业\Python\考研分析\1.py", line 95, in <module> text1 = get_cut_words(content_series=df_all.专业名称)

时间: 2024-02-29 20:55:09 浏览: 72
这个错误信息提示你的 Python 代码在第95行出现错误,错误类型为 NameError,即名称错误。这个错误通常是因为使用了未定义的变量或函数。根据你提供的代码,这个错误可能是因为 "get_cut_words" 函数没有被定义或者没有被正确导入。你需要检查一下代码中是否定义了该函数,并且确定是否正确导入了该函数所在的模块。
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代码:def get_make_album(name,lilo,gequ_name=''): """返回一个完整的字典,其中包含一个歌手的名字和专辑名and歌曲数量。 """ if gequ_name: make_album = {'name': name, 'lilo': lilo,'gequ_name':gequ_name} else: make_album = {'name': name, 'lilo': lilo} return make_album.title() make_album = get_make_album('name1','lilo3') print(make_album) make_album = get_make_album('name2','lilo2','十二') print(make_album) make_album = get_make_album('name3','lilo1') print(make_album)报错信息:E:\python.exe "E:/python/Python编程(从入门到实践)第2版/第八章 函数/练习 8-7.1 专辑(歌曲数量).py" Traceback (most recent call last): File "E:/python/Python编程(从入门到实践)第2版/第八章 函数/练习 8-7.1 专辑(歌曲数量).py", line 10, in <module> make_album = get_make_album('name1','lilo3') File "E:/python/Python编程(从入门到实践)第2版/第八章 函数/练习 8-7.1 专辑(歌曲数量).py", line 7, in get_make_album return make_album.title() AttributeError: 'dict' object has no attribute 'title' Process finished with exit code 1怎么解决?

你的代码中,`make_album`是一个字典类型的变量,字典类型没有`title()`方法,所以报错了。如果你想要返回完整的专辑信息,可以将字典转换为字符串类型,然后返回。修改后的代码如下: ``` def get_make_album(name,lilo,gequ_name=''): """返回一个完整的字典,其中包含一个歌手的名字和专辑名and歌曲数量。 """ if gequ_name: make_album = {'name': name, 'lilo': lilo,'gequ_name':gequ_name} else: make_album = {'name': name, 'lilo': lilo} return str(make_album) make_album = get_make_album('name1','lilo3') print(make_album) make_album = get_make_album('name2','lilo2','十二') print(make_album) make_album = get_make_album('name3','lilo1') print(make_album) ``` 输出结果如下: ``` {'name': 'name1', 'lilo': 'lilo3'} {'name': 'name2', 'lilo': 'lilo2', 'gequ_name': '十二'} {'name': 'name3', 'lilo': 'lilo1'} ```

报错了请改正Traceback (most recent call last): File "<pyshell#0>", line 1, in <module> import pygame# 初始化Pygamepygame.init()# 创建游戏窗口screen_width = 800screen_height = 600screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height))pygame.display.set_caption("My Game")# 加载玩家图像player_image = pygame.image.load("player.png")player_rect = player_image.get_rect()player_rect.x = screen_width // 2player_rect.y = screen_height // 2# 设置玩家移动速度player_speed = 5# 设置跳跃参数jump_height = 80jump_speed = 5jumping = Falsejump_count = 0# 游戏循环running = Truewhile running: # 处理事件 for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False # 处理玩家输入 keys = pygame.key.get_pressed() if keys[pygame.K_LEFT]: player_rect.x -= player_speed if keys[pygame.K_RIGHT]: player_rect.x += player_speed if keys[pygame.K_SPACE] and not jumping: jumping = True # 处理跳跃 if jumping: if jump_count >= jump_height: jumping = False jump_count = 0 else: player_rect.y -= jump_speed jump_count += jump_speed # 绘制游戏场景 screen.fill((255, 255, 255)) screen.blit(player_image, player_rect) pygame.display.flip()# 退出Pygamepygame.quit() ModuleNotFoundError: No module named 'pygame'

这是 Pygame 模块没有安装或未成功安装导致的错误。请确认你已经安装了 Pygame 模块,并且安装成功。你可以通过在命令行中输入以下命令来安装 Pygame 模块: ```pip install pygame``` 如果你使用的是 Anaconda 环境,则可以在 Anaconda Prompt 中输入以下命令安装 Pygame 模块: ```conda install -c cogsci pygame``` 如果你已经安装了 Pygame 模块,但仍然出现这个错误,请检查是否安装了多个 Python 版本,以及是否在正确的 Python 环境中运行代码。
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n_topics = 10 lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50, learning_method='batch', learning_offset=50, #doc_topic_prior=0.1, #topic_word_prior=0.01, random_state=0) lda.fit(tf) ###########每个主题对应词语 import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) #print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, "topic_word_distribution.xlsx")报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 129, in print_topic_word_distribution for i in range(lda.n_topics): AttributeError: 'LatentDirichletAllocation' object has no attribute 'n_topics'

import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载Bert预训练模型和tokenizer model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') # 微博文本和种子词 text = '今天天气真好,心情非常愉快!' seeds = ['天气', '心情', '愉快'] # 将微博文本和种子词转换为Bert输入格式 inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True) # 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量 with torch.no_grad(): text_embeddings = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])[0] # [1, seq_len, hidden_size] seed_embeddings = model(seed_inputs['input_ids'], attention_mask=seed_inputs['attention_mask'])[0] # [batch_size, seq_len, hidden_size] # 计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度 text_embeddings = text_embeddings.squeeze(0) # [seq_len, hidden_size] seed_embeddings = seed_embeddings.mean(dim=1) # [batch_size, hidden_size] -> [batch_size, 1, hidden_size] -> [batch_size, hidden_size] cosine_similarities = torch.matmul(text_embeddings, seed_embeddings.transpose(0, 1)) # [seq_len, batch_size] # 获取相似度最高的词语 similar_words = [] for i in range(len(seeds)): seed_similarities = cosine_similarities[:, i].tolist() max_sim_idx = seed_similarities.index(max(seed_similarities)) similar_word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][max_sim_idx].item()) similar_words.append(similar_word) print(similar_words) 能不能详细讲解一下上述这段代码的每行代码的意思,为什么这样用,比如用到的函数是什么意思,生成的变量是什么类型,能列举吗?而且这段代码中后面的这行代码seed_similarities = cosine_similarities[:, i].tolist()报错了,报错显示Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/cos_similarity.py", line 35, in <module> seed_similarities = cosine_similarities[:, i].tolist() IndexError: index 1 is out of bounds for dimension 1 with size 1 能不能帮我解释一下为什么错,解释一下该怎么修改,并给出修改后的代码呢?

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