我的版本是3.9.2的，麻烦给个符合版本的代码

好的，以下是一个使用StanfordCoreNLP 3.9.2版本的示例代码，你可以参考一下：

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP

# 连接StanfordCoreNLP服务器
nlp = StanfordCoreNLP(r'stanford-corenlp-full-2018-10-05', lang='en')

# 分词
text = 'This is a sentence.'
result = nlp.word_tokenize(text)
print(result)

# 词性标注
result = nlp.pos_tag(text)
print(result)

# 命名实体识别
result = nlp.ner(text)
print(result)

# 句法解析
result = nlp.parse(text)
print(result)

# 关闭连接
nlp.close()

需要注意的是，你需要先下载Stanford CoreNLP 3.9.2的压缩包，并解压到指定的文件夹中，然后将该文件夹的路径传递给StanfordCoreNLP函数的第一个参数。另外，lang参数可以设置为相应的语言，这里设置为英语（en）。

相关问题

maven版本是3.9.2，maven编译器插件版本也是3.11.0，还是无法构建，提示不支持java17

根据你提供的信息，Maven版本是3.9.2，Maven编译器插件版本是3.11.0，但仍然无法构建并提示不支持Java 17。

这可能是因为使用的Maven版本不支持Java 17。在Maven 3.9.2中，可能没有对Java 17的支持。为了解决这个问题，你可以尝试升级Maven到最新版本。

1. 升级Maven：首先，确保你已经安装了最新版本的Maven。你可以从Maven官方网站或者Maven的镜像站点下载最新的二进制发行版，并按照官方文档进行安装。

2. 配置环境变量：确保将Maven的安装路径添加到系统的`PATH`环境变量中。这样，在命令行中运行`mvn`命令时，系统可以找到并使用最新安装的Maven版本。

3. 更新项目配置：在你的项目的pom.xml文件中，将Maven编译器插件的版本更新为最新版本。你可以尝试使用3.11.7或更高版本。

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
      <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
      <version>3.11.7</version>
      <configuration>
        <source>17</source>
        <target>17</target>
      </configuration>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

4. 清理并重新构建项目：运行以下命令清理并重新构建项目，跳过测试：

mvn clean package -f pom.xml -DskipTests

通过升级Maven到最新版本，并在项目中更新Maven编译器插件的版本，应该能够解决不支持Java 17的问题。如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息，以便我们进一步帮助你。

matplotlib是3.9.2版本对应的register_cmap如何调用

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它提供了一个函数`register_cmap()`用于注册自定义颜色映射。如果你想要在3.9.2版本中调用这个函数，通常你会这样操作：

首先，你需要定义或导入一个颜色映射表。这可以是matplotlib自带的颜色地图，比如"viridis"、"jet"等，也可以是你创建的一个自定义列表。

from matplotlib import cm

# 使用默认的viridis颜色映射
cmap = cm.viridis

# 或者加载自定义的颜色映射文件（假设有个名为my_colormap.txt的txt文件）
with open("my_colormap.txt", "r") as f:
    cmap_data = f.readlines()
    cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap', cmap_data)

然后，你可以使用`register_cmap()`函数将这个颜色映射注册到matplotlib中，使其在整个绘图过程中可用：

cm.register_cmap(name='my_cmap', cmap=cmap)  # name是你给这个映射起的别名

# 现在你在调用颜色映射时可以用 'my_cmap'
plt.imshow(data, cmap='my_cmap')

请注意，如果你在后续的绘图中不再需要这个注册的颜色映射，可以使用`mpl.cm.unregister_cmap()`将其移除。