E:\bigHome\book\KNN1.py:90: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.plot(k_range, k_scores)

这个警告是由于 Matplotlib 库的版本更新导致的，提示你使用的代码中的某些部分在未来可能会被删除。具体来说，警告中提到的是 FigureCanvases 没有 required_interactive_framework 属性，这个属性是 Matplotlib 3.6 引入的新特性。

虽然这个警告不会影响你的程序运行，但建议你将代码中的 FigureCanvas 替换为新的 FigureCanvasTkAgg，以避免警告。具体来说，你需要在代码中添加以下几行：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

然后，在绘制图像时，使用 FigureCanvasTkAgg 替代 FigureCanvas，例如：

from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg

figure = plt.figure(figsize=(5, 4))
canvas = FigureCanvasTkAgg(figure, master=window)
canvas.get_tk_widget().pack()

这样就可以避免这个警告，并且确保代码在未来的 Matplotlib 版本中仍然可以正常运行。

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E:\bigHome\book\tree1.py:158: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.figure(figsize=(20, 10)) Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 159, in <module> plot_tree(clf, filled=True) TypeError: plot_tree() got an unexpected keyword argument 'filled'

这个错误提示是因为你使用的是一个不支持filled参数的plot_tree函数。可以尝试使用其他库或者手动实现带有filled参数的plot_tree函数。

下面是手动实现的带有filled参数的plot_tree函数的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_tree(node, filled=False):
    if node.leaf:
        color = 'orange' if node.value == 1 else 'blue'
        plt.text(node.x, node.y, str(node.value), color=color,
                 fontdict={'weight': 'bold', 'size': 14})
    else:
        plt.text(node.x, node.y, str(node.feature_idx), color='black',
                 fontdict={'weight': 'normal', 'size': 12})
        if node.left:
            plt.plot([node.x, node.left.x], [node.y, node.left.y], 'k-', linewidth=1.0)
            plot_tree(node.left, filled)
        if node.right:
            plt.plot([node.x, node.right.x], [node.y, node.right.y], 'k-', linewidth=1.0)
            plot_tree(node.right, filled)

    if filled and node.leaf:
        color = 'orange' if node.value == 1 else 'blue'
        rect = plt.Rectangle((node.x - 0.5, node.y - 0.25), 1, 0.5, fill=True, color=color, alpha=0.2)
        plt.gca().add_patch(rect)

这个函数的用法和scikit-learn库中的plot_tree函数类似，只不过增加了一个filled参数。如果该参数为True，则会在叶子节点上绘制一个填充矩形，颜色表示该节点所代表的类别。

File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 160, in <module> df = f.DataFrame(data) AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'DataFrame'

这个错误提示显示在你运行Python代码时出现了一个AttributeError异常，说明你尝试在一个文件对象上调用DataFrame方法，但是该方法不存在。

这可能是因为你导入了错误的模块或者函数。DataFrame是Pandas库中的一个类，用于创建数据帧对象。因此，你需要导入Pandas库，并使用正确的方式创建数据帧对象。

以下是一个示例代码，展示如何使用Pandas创建数据帧对象：

import pandas as pd

# 假设 data 是一个列表，包含多个样本和特征
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame(data)

# 打印数据帧
print(df)

在这个示例中，我们使用Pandas的DataFrame函数将数据列表转换为数据帧。注意，我们首先导入Pandas库，并将其命名为pd，以便更方便地使用它的函数。然后，我们使用DataFrame函数创建数据帧对象，并将其存储在变量df中。最后，我们使用print函数打印数据帧对象。