Python3下机器学习实战KNN代码出现AttributeError: ‘dict’ object has no attribute错误

简介: 出现错误的代码时:result = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.

出现错误的代码时:

result = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

错误显示:

AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'

之所以会出现上述错误是因为python3中已经没有这个属性,直接改为items即可:

result = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

知识点补充:

operator.itemgetter函数

operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据,参数为一些序号(即需要获取的数据在对象中的序号),下面看例子。

a = [1,2,3] 
b=operator.itemgetter(1)      //定义函数b,获取对象的第1个域的值
print(b(a)) 

输出:
2

b=operator.itemgetter(1,0)   //定义函数b,获取对象的第1个域和第0个域的值
print(b(a)) 

输出:
(2, 1)

要注意,operator.itemgetter函数获取的不是值,而是定义了一个函数,通过该函数作用到对象上才能获取值。

字典items()操作方法:

x = {'title':'python web site','url':'www.iplaypy.com'}
print(x.items())

输出:
[(‘url’, ‘www.iplaypy.com’), (‘title’, ‘python web site’)]

从结果中可以看到,items()方法是将字典中的每个项分别做为元组,添加到一个列表中,形成了一个新的列表容器。如果有需要也可以将返回的结果赋值给新变量,这个新的变量就会是一个列表数据类型。

a=x.items()
print(a)

输出:

[(‘url’, ‘www.iplaypy.com’), (‘title’, ‘python web site’)]

print(type(a))

输出:
<\type ‘list’>


参考资料:Python 字典items返回列表

相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
41 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
31 2
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
利用Python和机器学习构建电影推荐系统
利用Python和机器学习构建电影推荐系统
32 1
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
用Python实现简单机器学习模型:以鸢尾花数据集为例
用Python实现简单机器学习模型:以鸢尾花数据集为例
40 1
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘AI:机器学习的魔法与代码
【10月更文挑战第33天】本文将带你走进AI的世界,了解机器学习的原理和应用。我们将通过Python代码示例,展示如何实现一个简单的线性回归模型。无论你是AI新手还是有经验的开发者,这篇文章都会给你带来新的启示。让我们一起探索AI的奥秘吧!
|
22天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python机器学习:Scikit-learn库的高效使用技巧
【10月更文挑战第28天】Scikit-learn 是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一,以其简洁的 API、丰富的算法和良好的文档支持而受到开发者喜爱。本文介绍了 Scikit-learn 的高效使用技巧,包括数据预处理(如使用 Pipeline 和 ColumnTransformer)、模型选择与评估(如交叉验证和 GridSearchCV)以及模型持久化(如使用 joblib)。通过这些技巧,你可以在机器学习项目中事半功倍。
30 3
|
1月前
|
数据采集 移动开发 数据可视化
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
这篇文章介绍了数据清洗、分析、可视化、模型搭建、训练和预测的全过程,包括缺失值处理、异常值处理、特征选择、数据归一化等关键步骤,并展示了模型融合技术。
66 1
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习基础:使用Python和Scikit-learn入门
机器学习基础:使用Python和Scikit-learn入门
30 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习基础:使用Python和Scikit-learn入门
【10月更文挑战第12天】本文介绍了如何使用Python和Scikit-learn进行机器学习的基础知识和入门实践。首先概述了机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习和强化学习。接着详细讲解了Python和Scikit-learn的安装、数据处理、模型训练和评估等步骤,并提供了代码示例。通过本文,读者可以掌握机器学习的基本流程,并为深入学习打下坚实基础。
23 1
下一篇
无影云桌面