上述代码运行出现下述错误,请分析原因:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

时间: 2023-07-24 22:24:54 浏览: 44
这个错误表明在你的代码中使用了 `networkx` 库的 `from_numpy_matrix` 方法,但这个方法在 `networkx` 中不存在。这可能是因为你的 `networkx` 版本太旧,没有这个方法。可以尝试升级 `networkx` 库到最新版本,或者使用其他类似的方法来实现相同的功能。
相关问题

AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

如果你在使用networkx库中的from_numpy_matrix函数时出现AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'错误,通常是因为你的networkx版本太低,该函数在较早的版本中可能不存在。你可以尝试更新networkx库到最新版本来解决这个问题,可以使用以下命令: ``` pip install --upgrade networkx ``` 如果你使用的是conda环境,则可以使用以下命令: ``` conda update networkx ``` 更新完成后,再次尝试运行from_numpy_matrix函数应该就不会出现该错误了。

TextRank中AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix'

这个错误通常是因为你的NetworkX库版本过低导致的,from_numpy_matrix是NetworkX 2.1版本之后才开始支持的函数。可以通过以下方法解决该问题: 1.升级NetworkX库版本到2.1以上: ``` pip install networkx --upgrade ``` 2.使用其他方法替代from_numpy_matrix函数,如下面的代码所示: ``` import numpy as np import networkx as nx adj_matrix = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]]) G = nx.from_numpy_array(adj_matrix) ``` 这段代码将邻接矩阵转换为NetworkX图对象,可以代替from_numpy_matrix函数。

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根据错误:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix',修改下述代码:import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

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