Requirement already satisfied: tensorflow in /Users/lihui/Documents/ai/anaconda3/envs/TF21/lib/python3.10/site-packages (2.13.0rc1) Requirement already satisfied: tensorflow-macos==2.13.0-rc1 in /Users/lihui/Documents/ai/anaconda3/envs/TF21/lib/python3.10/site-packages (from tensorflow) (2.13.0rc1)

如果你已经安装了 TensorFlow，但仍然遇到问题，则可能是因为你的代码中存在语法错误或其他问题。你可以检查你的代码中是否有拼写错误、语法错误、缩进错误等等。此外，你还可以尝试检查是否正确导入了 TensorFlow 相关的模块，例如：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

如果你使用的是 TensorFlow 2.0 或更高版本，则应该使用以下命令导入模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

最后，如果你仍然无法解决问题，你可以尝试卸载并重新安装 TensorFlow，或者升级到最新的 TensorFlow 版本：

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow

这将卸载 TensorFlow 并重新安装最新版本的 TensorFlow。

相关问题

Requirement already satisfied: keras in /Users/lihui/Documents/ai/anaconda3/envs/TF21/lib/python3.10/site-packages (2.13.1rc0)

如果你已经安装了 Keras，但仍然遇到问题，则可能是因为你的代码中存在语法错误或其他问题。你可以检查你的代码中是否有拼写错误、语法错误、缩进错误等等。此外，你还可以尝试检查是否正确导入了 Keras 相关的模块，例如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

如果你使用的是 TensorFlow 2.0 或更高版本，则应该从 `tensorflow.keras` 导入模块，例如：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

最后，如果你仍然无法解决问题，你可以尝试卸载并重新安装 Keras，或者升级到最新的 Keras 版本：

pip uninstall keras
pip install keras

如果你使用的是 TensorFlow 2.0 或更高版本，则应该使用以下命令安装 Keras：

pip install tensorflow

这将安装 TensorFlow 和 Keras。

{'体育': 0, '数字化': 1, '文化旅游': 2, '新能源': 3, '旅游': 4, '轨道交通': 5, '中医药': 6, '物联网': 7, '大数据': 8, '新一代信息技术': 9, '互联网+': 10, '人工智能': 11, '区块链': 12, '数字经济': 13, '生命': 14} Requirement already satisfied: matplotlib in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (3.7.0) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (0.11.0) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.0.5) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (4.25.0) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (22.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (3.0.9) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.4.4) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (2.8.2) Requirement already satisfied: numpy>=1.20 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (1.23.5) Requirement already satisfied: pillow>=6.2.0 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from matplotlib) (9.4.0) Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/hh/anaconda3/lib/python3.10/site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib) (1.16.0)

根据你提供的词典token到id的映射关系，以及你已经安装了matplotlib库，你应该可以成功绘制热力图了。

请确保在绘制热力图之前，你已经执行了以下代码来加载数据和设置词典：

import pickle
import gensim
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载语料库
text_corpus = pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl', mode='rb'))

# 创建词典
dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus)

# 设置词典的token到id映射关系
token2id = dictionary.token2id

# 打印词典的token到id映射关系
print(token2id)

# 其他代码...

接下来，你可以使用你提供的绘制热力图的代码来绘制热力图。确保在绘制热力图之前，`data`变量中包含了正确的数据。

希望这次能成功绘制热力图！如果还有其他问题，请随时提问。