小编Sub*_*kar的帖子

当我在代码中运行这一行时，

from keras.utils import plot_model

我得到以下信息：

"ImportError: cannot import name 'plot_model' from 'keras.utils' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/__init__.py)"

当我昨晚上床睡觉时，它正在工作。今天早上它抛出一个错误。发生了什么事，我该怎么办？谢谢。任何建议将不胜感激

我尝试在 google colabatory 中运行以下代码：

!apt install python3-libtorrent

import libtorrent as lt
ses = lt.session()
ses.listen_on(6881, 6891)
downloads = []

我能够install python3-libtorrent。但是我无法导入 libtorrent。它正在显示ModuleNotFoundError: No module named 'libtorrent'。它显示第二个代码是错误的，即“ import libtorrent as lt”任何建议将不胜感激

我正在尝试使用将 Dataframe 上传到 BigQuery Table client.load_table_from_dataframe。我还使用提供一个模式

job_config = bigquery.LoadJobConfig(
    schema=[xxxxxx,xxxxxx,xxxxxx]) 

所有这些都有效，直到我不得不将代码移动到新的虚拟机并再次安装所有软件包。我已经在谷歌上搜索了一下，似乎有更多的人遇到了 Parquet 和 BQ 的问题，他们通过再次安装软件包解决了这个问题。这似乎对我不起作用。

我也不明白为什么错误说日期是INT64. 在 pandas 中它是一种Datetime[n64]类型。在 BQ 表和架构中它是 DATE 类型。有没有人遇到过类似的问题？

我想使用 python-saml 与 Flask Web 应用程序进行 sso 集成。当我尝试使用 安装 python-saml 包时pip install python-saml，我收到以下错误消息。

(myvenv) C:\Users\sekar>pip install python3-saml==1.9.0
Collecting python3-saml==1.9.0
  Using cached python3_saml-1.9.0-py3-none-any.whl (72 kB)
Collecting xmlsec>=0.6.0
  Using cached xmlsec-1.3.3.tar.gz (29 kB)
Building wheels for collected packages: xmlsec
  Building wheel for xmlsec (setup.py) ... error
  ERROR: Command errored out with exit status 1:
   command: 'C:\Users\sekar\AppData\Local\conda\conda\envs\myvenv\python.exe' -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\sekar\\AppData\\Local\\Temp\\16\\pip-install-9x0le85b\\xmlsec\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\sekar\\AppData\\Local\\Temp\\16\\pip-install-9x0le85b\\xmlsec\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' bdist_wheel -d 'C:\Users\sekar\AppData\Local\Temp\16\pip-wheel-39e4ydgb'
       cwd: C:\Users\sekar\AppData\Local\Temp\16\pip-install-9x0le85b\xmlsec\
  Complete output (5 lines): …

我的文件只有 1 行用于故障排除

from sklearn import linear_model

如何摆脱这个弃用警告？

怎么解决呢。

我正在使用网格搜索进行超参数调整，我意识到我正在过度拟合......我尝试了很多方法来减少它，更改参数"gamma", "subsample", "max_depth"以减少它，但我仍然过度拟合......

然后，我将“ reg_alpha”参数值增加到> 30......并且我的模型大大减少了过度拟合。我知道这个参数指的是L1 regularization权重术语，也许这就是解决我的问题的原因。

我只是想知道像reg_alpha这样使用高值是否有任何问题？

我将感谢你的帮助：D

当我尝试时：

normalization_layer = layers.Rescaling(1./255)

错误信息：

AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'Rescaling'

如何修复它？

这是我的数据框#1：城市名称及其纬度和经度

df1 = {"city":['delhi','new york','london','paris','chennai'],"lat":[12.23,22.444,23.233,45.32,34.22],"long":[11.22,22.332,34.23,55.23,24.22]

这是数据框#2：带有纬度和经度的国家/地区名称

df2 = pd.DataFrame({"country":['India','US','UK','France','India'],"lat":[12.13,22.54,22.33,45.32,34.22],"long":[11.12,22.132,34.23,54.23,24.22]})

我需要匹配这两列纬度和经度来合并这两个表。问题是纬度和经度不完全匹配，并且值为 + 或 - 0.1 或 0.2。（如果匹配，我可以使用 pd.merge 选项） 纬度和经度在这里不是真实的。只是一个例子

预期结果：

result = pd.DataFrame({"city":['delhi','new york','london','paris','chennai'],"country":['India','US','UK','France','India'],"lat":[12.13,22.54,22.33,45.32,34.22],"long":[11.12,22.132,34.23,54.23,24.22]})

合并这些表的最佳方法是什么？

我尝试运行以下命令，它显示要求已满足，但我仍然无法加载“ en_core_web_sm”。我也尝试从 anaconda 提示符和 jupyter 笔记本下载该库。

 nlp = spacy.load('en_core_web_sm',disable=['ner','textcat'])

Python 版本 -Python 3.8.3

任何帮助将不胜感激。

命令截图：

错误截图：

anaconda提示符截图：