“问题”

Question

我使用（仅是标准）Win10，Anaconda-2018.12，Python-3.7，MKL-2019.1，mkl-service-1.1.2，Jupyter ipython-7.2。 see here e.g. 我想知道为什么以下语法对带有import模块的numpy语句有效，而对scipy或sklearn模块无效：

import scipy as sp
import numpy as np
A = np.random.random_sample((3, 3)) + np.identity(3)
b = np.random.rand((3))
x = sp.sparse.linalg.bicgstab(A,b)

> AttributeError                            Traceback (most recent call
> last) <ipython-input-1-35204bb7c2bd> in <module>()
>       3 A = np.random.random_sample((3, 3)) + np.identity(3)
>       4 b = np.random.rand((3))
> ----> 5 x = sp.sparse.linalg.bicgstab(A,b)
> AttributeError: module 'scipy' has no attribute 'sparse'

或使用sklearn

import sklearn as sk
iris = sk.datasets.load_iris()

> AttributeError                            Traceback (most recent call
> last) <ipython-input-2-f62557c44a49> in <module>()
>       2 import sklearn as sk
> ----> 3 iris = sk.datasets.load_iris() AttributeError: module 'sklearn' has no attribute 'datasets

但是此语法确实有效（但适用于并非真正精简的罕见命令）：

import sklearn.datasets as datasets
iris = datasets.load_iris()

和

from scipy.sparse.linalg import bicgstab as bicgstab
x = bicgstab(A,b)
x[0]

array([ 0.44420803, -0.0877137 , 0.54352507])

那是什么类型的问题？可以通过合理的努力消除它吗？

Answer 1

“问题”

您遇到的行为实际上是Scipy的功能，尽管乍一看似乎是个错误。 scipy的某些子包很大，并且有很多成员。因此，为了避免在运行import scipy时出现延迟（以及节省系统内存的使用），scipy的结构使得不会自动导入大多数子包。您可以在the docs right here中阅读所有内容。

修复

您可以通过稍微使用标准的Python import语法/语义来解决明显的问题：

import numpy as np

A = np.random.random_sample((3, 3)) + np.identity(3)
b = np.random.rand((3))

import scipy as sp

# this won't work, raises AttributeError
# x = sp.sparse.linalg.bicgstab(A,b)

import scipy.sparse.linalg

# now that same line will work
x = sp.sparse.linalg.bicgstab(A,b)
print(x)
# output: (array([ 0.28173264,  0.13826848, -0.13044883]), 0)

基本上，如果对sp.pkg_x.func_y的调用引发了AttributeError，则可以通过在其前面添加一行来解决该问题，例如：

import scipy.pkg_x

当然，这假定scipy.pkg_x是一个有效的scipy子程序包。

导入scipy和sklearn模块的语法

1 个答案:

“问题”

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