研发部所有同事自勉

 

        一老板叫一员工去买下复印纸。 员工就去了,买了三张复印纸回来。老板大叫,三张复印纸,怎么够,我至少要三摞。员工第二天就去买了三摞复印纸回来。老板一看,又叫,你怎么买了B5的,我要的是A4的。
        员工过了几天,买了三摞A4的复印纸回来,老板骂道:怎么买了一个星期,才买好?员工回:你又没有说什么时候要。就买下复印纸,员工跑了三趟,老板气了三次。老板会摇头叹道,员工执行力太差了!员工心里会说,老板能力欠缺,连个任务都交待不清楚,只会支使下属白忙活!
        问题出在哪呢?
        员工为什么不能做上司的替身,站在上司的角度想这个简单的问题。去买复印纸之前,应该就去相关部门了解一下平时都用什么类型的纸,一般一次采购要多少,然后再行动。无所不包的计划是僵化!理性的执行才是真正的执行!
        老板怎么就没有根据不同的对象发布不同的指令呢?新员工,老员工,A部门的员工,B部门的员工,......领悟力不同,接触范围不同。古语说“知人善任”,作为现代企业经    营管理者,不仅要“知人善任”还要“知人善用”。
        作一个下属,做好上司的“替身”才能实现“为社会工作,为组织工作,为老总工作,更为自己工作”

import os from gensim import corpora, models # ### 1LDA # 文件路径规范化 file_path = os.path.normpath(r"E:/bert/LDA/NLP_word.txt") # 读取数据 corpus = [] dictionary = corpora.Dictionary() with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: words = [word for word in line.strip().split() if word] if words: # 跳过空行 dictionary.add_documents([words]) corpus.append(dictionary.doc2bow(words)) # 训练LDA模型 lda_model = models.LdaModel( corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=6, passes=15, random_state=100 ) # 输出主题 for idx, topic in lda_model.print_topics(): print(f"主题#{idx}: {topic}") # ### 2可视化 # In[29]: import pyLDAvis import pyLDAvis.sklearn # In[31]: pic = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer) #pyLDAvis.display(pic) pyLDAvis.save_html(pic, 'lda_pass'+str(n_topics)+'.html') #pyLDAvis.display(pic) #去工作路径下找保存好的html文件 #和视频里讲的不一样,目前这个代码不需要手动中断运行,可以快速出结果 D:\anaconda3\python.exe E:/bert/LDA/LDA_test.py Traceback (most recent call last): File "E:\bert\LDA\LDA_test.py", line 36, in <module> import pyLDAvis ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis' 主题#0: 0.003*"赐封" + 0.003*"花" + 0.003*"叠石溪" + 0.003*"夫妇" + 0.003*"鼎甲" + 0.003*"金口玉言" + 0.003*"丹墀" + 0.003*"藻井" + 0.003*"孔孟" + 0.003*"义" 主题#1: 0.004*"旌" + 0.004*"闽北书院" + 0.004*"程门" + 0.004*"霞" + 0.004*"自勉" + 0.004*"三株" + 0.004*"莅" + 0.004*"严翼" + 0.004*"岭南书院" + 0.004*"康熙二十年" 主题#2: 0.004*"会善寺" + 0.004*"二将军" + 0.004*"建" + 0.004*"九经" + 0.004*"康熙二十一年" + 0.004*"读书" + 0.004*"廪生" + 0.004*"明嘉靖" + 0.004*"兴" + 0.004*"程朱理学" 主题#3: 0.004*"雅" + 0.004*"祼奠" + 0.004*"诚" + 0.004*"向" + 0.004*"祼" + 0.004*"张载" + 0.004*"耿逸庵" + 0.004*"析理" + 0.004*"嵩阳观" + 0.004*"难" 主题#4: 0.004*"宸翰" + 0.004*"洛学" + 0.004*"始" + 0.004*"主敬穷理" + 0.004*"忠孝节义" + 0.004*"肄业" + 0.004*"汉" + 0.004*"诘" + 0.004*"廊庑" + 0.004*"鸢飞鱼跃" 主题#5: 0.003*"烟霞" + 0.003*"彼废彼兴" + 0.003*"朱甍" + 0.003*"欧阳修" + 0.003*"黝垩" + 0.003*"旧址" + 0.003*"讲会录" + 0.003*"碑记" + 0.003*"天晴日朗" + 0.003*"蒸云沛雨" 进程已结束,退出代码1
11-05
<think>我们遇到了一个关于模块缺失的错误:ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis'。这通常是因为Python环境中没有安装所需的包。 根据引用[1]和[2]的信息,这个问题出现在尝试导入pyLDAvis.gensim模块时,但我们的错误提示中缺少了'.gensim'部分,直接是pyLDAvis。不过,核心问题是一样的:缺少pyLDAvis包。 解决方案:安装pyLDAvis包。 具体步骤: 1. 打开命令提示符(Windows)或终端(Linux/Mac)。 2. 使用pip安装pyLDAvis。命令如下: pip install pyLDAvis 3. 如果使用conda环境,也可以尝试: conda install -c conda-forge pyldavis 注意:确保安装环境是当前使用的Python环境(比如虚拟环境)。 如果安装后仍然出现ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis.gensim',则按照引用[2]的解决方案,可能是pyLDAvis版本问题,可以尝试指定版本安装或者更新。 另外,引用[3]提到了如果pip不可用的情况,需要先修复pip。但根据当前错误,我们首先尝试安装pyLDAvis。 安装完成后,在代码中导入pyLDAvis.gensim应该就可以正常运行了。注意导入方式: import pyLDAvis.gensim 然而,根据错误信息,我们现在的错误是缺少pyLDAvis(没有gensim部分),所以安装pyLDAvis即可。 总结步骤: 步骤1:安装pyLDAvis 步骤2:在代码中导入(注意,如果只导入pyLDAvis,那么调用gensim模块时需要写全:pyLDAvis.gensim) 但是,我们也要注意,有时安装pyLDAvis后,还需要安装其他依赖,比如pandas等,如果安装过程中有提示,请一并安装。 示例代码: import pyLDAvis import pyLDAvis.gensim_models as gensimvis # 注意:新版本中可能使用gensim_models 注意:新版本的pyLDAvis(>=3.0)已经将gensim模块改为gensim_models。所以如果使用新版本,导入应该改为: import pyLDAvis.gensim_models 或者,为了兼容性,可以尝试: try: import pyLDAvis.gensim except ImportError: import pyLDAvis.gensim_models as gensim 因此,安装完成后,根据版本调整导入语句。 具体安装命令: pip install pyLDAvis==3.3.1 # 指定一个版本,比如3.3.1 或者安装最新版(可能已经解决了兼容性问题): pip install pyLDAvis --upgrade 另外,如果环境中安装了多个Python解释器,需要确认pip命令对应的是当前项目使用的解释器。在PyCharm等IDE中,可以直接使用Terminal标签页执行上述命令。 如果问题仍然存在,可能需要检查环境变量,确保当前使用的Python路径正确。 最后,生成相关问题。 </think>### 解决Python中`ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis'`错误的方法 这个错误表明Python环境中未安装`pyLDAvis`库,该库用于LDA主题模型的可视化。以下是完整的解决方案: #### 1. **安装pyLDAvis库** 在命令行中执行以下命令: ```bash pip install pyldavis ``` 如果使用conda环境: ```bash conda install -c conda-forge pyldavis ``` #### 2. **验证安装** 在Python中运行测试: ```python import pyLDAvis print(pyLDAvis.__version__) # 应输出版本号如3.3.1 ``` #### 3. **安装依赖库** 确保安装以下必要依赖: ```bash pip install numpy pandas scipy jinja2 numexpr ``` #### 4. **环境配置(特殊情形)** 若出现引用[3]的pip缺失问题: ```bash python -m ensurepip # 重建pip python -m pip install --upgrade pip # 升级pip ``` #### 5. **导入方式修正** 正确导入方式: ```python # 标准导入 import pyLDAvis.gensim # 兼容性写法(新版pyLDAvis) try: from pyLDAvis import gensim_models except ImportError: import pyLDAvis.gensim as gensim_models ``` #### 6. **版本兼容性处理** 若出现引用[1][2]的`ModuleNotFoundError: No module named 'pyLDAvis.gensim'`: ```bash pip uninstall pyLDAvis # 先卸载 pip install pyLDAvis==3.3.1 # 安装兼容版本 ``` > **数学原理**:pyLDAvis使用Jensen-Shannon散度可视化主题距离: > $$ > JS(P\|Q) = \frac{1}{2} \left( D_{KL}(P\|M) + D_{KL}(Q\|M) \right) > $$ > 其中 $M = \frac{1}{2}(P+Q)$,$D_{KL}$ 为Kullback-Leibler散度[^1]。
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