小编Sva*_*rto的帖子

在 Raspberry Pi 3 上运行 scrapy 时收到错误。

我已经成功安装了它，但是当我尝试使用之前创建的蜘蛛启动项目或爬行时，出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/scrapy", line 7, in <module>
    from scrapy.cmdline import execute
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/scrapy/cmdline.py", line 9, in <module>
    from scrapy.crawler import CrawlerProcess
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/scrapy/crawler.py", line 7, in <module>
    from twisted.internet import reactor, defer
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/twisted/internet/reactor.py", line 38, in <module>
    from twisted.internet import default
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/twisted/internet/default.py", line 56, in <module>
    install = _getInstallFunction(platform)
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/twisted/internet/default.py", line 44, in _getInstallFunction
    from twisted.internet.epollreactor import install
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/twisted/internet/epollreactor.py", line 24, in <module>
    from …

我正在努力从我的RandomForestRegressor中提取功能的重要性，我得到了：

AttributeError：“ GridSearchCV”对象没有属性“ feature_importances_”。

有人知道为什么没有属性吗？根据文档，应该存在此属性？

完整代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

#Running a RandomForestRegressor GridSearchCV to tune the model.
parameter_candidates = {
    'n_estimators' : [650, 700, 750, 800],
    'min_samples_leaf' : [1, 2, 3],
    'max_depth' : [10, 11, 12],
    'min_samples_split' : [2, 3, 4, 5, 6]
}

RFR_regr = RandomForestRegressor()
CV_RFR_regr = GridSearchCV(estimator=RFR_regr, param_grid=parameter_candidates, n_jobs=5, verbose=2)
CV_RFR_regr.fit(X_train, y_train)

#Predict with testing set
y_pred = CV_RFR_regr.predict(X_test)

#Extract feature importances
importances = CV_RFR_regr.feature_importances_

我在反应本机中有一个平面列表，我试图在拉下它时重新获取数据（本机刷新功能）。当我这样做时，我收到此错误：

类型错误：未定义不是对象

我不知道出了什么问题。我在用

• 世博 SDK 38
• "@apollo/client": "^3.1.3",
• "graphql": "^15.3.0",

这是我的代码：

export default function DiscoverFeed({ navigation }) {
  const theme = useTheme();

  const { data, error, loading, refetch, fetchMore, networkStatus } = useQuery(
    GET_RECIPE_FEED,
    {
      variables: { offset: 0 },
      notifyOnNetworkStatusChange: true,
    }
  );

  if (error) return <Text>There was an error, try and reload.</Text>;
  if (loading) return <Loader />;
  if (networkStatus === NetworkStatus.refetch) return <Loader />;

  const renderItem = ({ item }) => {
    return (
      <View style={styles.cardItems}>
        <RecipeCard item={item} …

我的挑战是在我已有的散点图上覆盖自定义线函数图，代码如下所示：

base_beta = results.params
X_plot = np.linspace(0,1,400)

g = sns.FacetGrid(data, size = 6)
g = g.map(plt.scatter, "usable_area", "price", edgecolor="w")

其中base_beta只有一个常数，然后是一个系数。基本上，我想覆盖一个绘制一条线的函数y = constant + coefficient * x

我试图用这个覆盖一条线，但它没有用。

g = g.map_dataframe(plt.plot, X_plot, X_plot*base_beta[1]+base_beta[0], 'r-')
plt.show()

当前的散点图如下所示：

谁能帮我这个？

--尝试 1

base_beta = results.params
X_plot = np.linspace(0,1,400)
Y_plot = base_beta [0] + base_beta[1]*X_plot

g = sns.FacetGrid(data, size = 6)
g = g.map(plt.scatter, "usable_area", "price", edgecolor="w")
plt.plot(X_plot, Y_plot, color='r')
plt.show()

导致相同的图形但没有线：

我想使用项目加载器的正则表达式,但我无法弄清楚如何.

通常情况下,它只是如此追加到最后:

response.xpath('*xpath*').re(*expression*)

但是如果项目加载器不起作用,请尝试如下:

Loader.add_xpath('item', '*xpath*').re(*expression*)

也尝试使用item.py中的MapCompose,但也没有让它工作.有人知道如何使用Item加载器使用正则表达式吗？