嘗試運行此命令時，我收到以下錯誤。我真的不知道如何解決這個問題。由于我對此很陌生，所以我非常感謝任何幫助。在這里，我使用不同的模型來檢查哪一個在這里最好。檢查此導入代碼：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcolorsimport pandas as pd import plotly.express as pxfrom datetime import date, timedeltaimport randomimport mathimport timeimport operator import foliumimport plotly.offline as pyfrom sklearn.linear_model import LinearRegression, BayesianRidgefrom sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV, train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom fbprophet import Prophetfrom fbprophet.plot import plot_plotly, add_changepoints_to_plotfrom sklearn import preprocessing, cross_validationfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn.neural_network import MLPRegressorfrom sklearn.svm import SVRfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_errorfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacfimport statsmodels.api as smfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTM,Densefrom keras.layers import Dropoutfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGeneratorplt.style.use('fivethirtyeight')%matplotlib inline 多項式回歸的模型開發data1 = confirmed_df.melt(value_vars=dates1, var_name='Date', value_name='Confirmed')data1 = data1.groupby('Date')['Confirmed'].sum().reset_index()data1.head()X = pd.DataFrame(data=data1, columns=data1.Date)y = data1.Confirmedy -= y.mean()#cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.1,random_state=0)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0)
2 回答
茅侃侃
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我想你想跟蹤你的腳本的性能，但是你需要指定要從中調用方法time（）的模塊，所以要解決這個問題，只需調用，請參閱下面證明的示例tic=time()tic = time.time()
#!/usr/bin/python
import time; # This is required to include time module.
ticks = time.time()
print "Number of ticks since 12:00am, January 1, 1970:", ticks
慕尼黑8549860
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錯誤告訴您這是一個模塊，而不是一個函數。你在劇本的頂部有這樣的臺詞嗎？time
import time
如果是這樣，那么要獲取要在模塊中調用函數的當前時間：timetime
tic = time.time()
如果使用，則可以在運行代碼之前捕獲此類錯誤。在調用模塊的代碼上運行，就好像它是一個函數一樣，會產生 .使用宏可以顯示差異：mypymypytimeerror: Module not callablereveal_type
import time
reveal_type(time) # note: Revealed type is '_importlib_modulespec.ModuleType'
reveal_type(time.time) # note: Revealed type is 'def () -> builtins.float'
如果您只想從模塊中獲取函數，則可以專門導入該函數，以便在代碼范圍內引用該函數而不是整個模塊：timetimetime
from time import time
reveal_type(time) # note: Revealed type is 'def () -> builtins.float'
reveal_type(time.time) # error: "Callable[[], float]" has no attribute "time"
因此，現在我們已經將函數直接導入到我們的作用域中，是正確的（因為 是一個函數），而不是（因為該函數沒有名為 的成員）。timetime()timetime.time()timetime
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