TypeError: Sankey.add() got an unexpected keyword argument 'focus_node_adjacency'

这个错误是因为在使用 matplotlib 的 Sankey 绘图时，传递了一个不支持的参数 `focus_node_adjacency`。这个参数是在 matplotlib 3.4.0 版本中引入的，如果你的 matplotlib 版本过低，就不支持这个参数。

你可以通过以下两种方法解决这个问题：

1. 升级 matplotlib 到最新版本：

   pip install --upgrade matplotlib

2. 不使用 `focus_node_adjacency` 参数：

如果你不需要使用 `focus_node_adjacency` 参数，可以将其从代码中删除，然后尝试重新运行程序。

相关问题

TypeError: Sankey.add() got an unexpected keyword argument 'linestyle_opts'

这个错误通常是因为你使用了不兼容的版本。`linestyle_opts`参数是在pyecharts 1.x版本中引入的，如果你使用的是0.x版本，那么就会出现这个错误。

如果你使用的是pyecharts 0.x版本，那么你需要将`linestyle_opts`更改为`line_style`，例如：

sankey.add("",
           nodes,
           links,
           line_opacity=0.2,
           line_curve=0.5,
           line_color='source',
           is_label_show=True,
           label_pos='right',
           label_formatter="{b}",
           line_style='solid'
          )

如果你使用的是pyecharts 1.x版本，那么应该是其他问题造成了这个错误。建议你检查你的代码，确认是否正确传递了参数。

TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs

非常抱歉，我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量，可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed

kmodel = KMeans(n_clusters=k)

# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)

这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化，`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量，`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数，并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。

希望这次回答能够解决你的问题，如有疑问，请随时提出。