cannot import name ‘__all__‘ from ‘numpy.linalg‘ (G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy\l

Traceback (most recent call last):
File “E:\WSX\my_pycharmProject\XQrelation\downSample\MILP.py”, line 5, in
from scipy.spatial import distance_matrix
File “G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy\spatial_init_.py”, line 110, in
from ._kdtree import *
File “G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy\spatial_kdtree.py”, line 4, in
from ._ckdtree import cKDTree, cKDTreeNode
File “_ckdtree.pyx”, line 11, in init scipy.spatial.ckdtree
File "G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy\sparse_init
.py", line 294, in
from ._base import *
File “G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy\sparse_base.py”, line 5, in
from scipy._lib._util import VisibleDeprecationWarning
File “G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy_lib_util.py”, line 18, in
from scipy._lib.array_api import array_namespace
File “G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy_lib_array_api.py”, line 17, in
from scipy.lib.array_api_compat import (
File "G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy_lib\array_api_compat\numpy_init
.py", line 16, in
import(package + ‘.linalg’)
File “G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\scipy_lib\array_api_compat\numpy\linalg.py”, line 2, in
from numpy.linalg import all as linalg_all
ImportError: cannot import name ‘all’ from ‘numpy.linalg’ (G:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\numpy\linalg_init
.py)

这个错误信息表明在尝试从 numpy.linalg 模块导入名为 __all__ 的属性时出现了问题。__all__ 通常用于定义一个模块的公开API,即当使用 from module import * 时,哪些名称应该被导入。

错误的原因可能是由于以下几个方面:

  1. NumPy版本问题:您的NumPy版本可能存在问题,或者与SciPy版本不兼容。__all__ 在NumPy的较新版本中可能已经被移除或更改。

  2. 环境问题:您的Python环境可能存在问题,比如有多个版本的NumPy或SciPy库冲突,或者某些库损坏。

  3. 导入顺序问题:在某些情况下,模块导入的顺序可能会导致问题。

为了解决这个问题,您可以尝试以下步骤:

  1. 更新NumPy和SciPy:确保您的NumPy和SciPy库是最新的。您可以使用以下命令来更新它们:

    pip install --upgrade numpy scipy
    
  2. 检查NumPy版本:确保您的NumPy版本是兼容的。您可以检查NumPy的版本号:

    import numpy
    print(numpy.__version__)
    
  3. 检查环境:如果您在使用虚拟环境,尝试在一个新的虚拟环境中重新安装NumPy和SciPy。

  4. 修复损坏的库:如果某些库损坏,您可以尝试重新安装它们:

    pip uninstall numpy scipy
    pip install numpy scipy
    
  5. 检查导入语句:在您的代码中,检查是否有不必要的导入语句,或者是否有导入顺序可能导致的问题。

  6. 查看错误日志:有时候错误日志会提供更多关于问题的信息。您可以尝试运行您的代码时提供更多的日志输出,或者查看完整的错误堆栈跟踪。

  7. 使用conda环境:如果您使用conda环境,确保您的环境是最新的,并且所有的包都是最新的:

    conda update --all
    
  8. 检查Python版本:确保您的Python版本与您的NumPy和SciPy版本兼容。

如果上述步骤都不能解决问题,您可能需要提供更多的上下文信息,或者在Stack Overflow等社区寻求帮助。在提问时,提供您的操作系统、Python版本、NumPy版本和SciPy版本等信息将有助于他人更快地帮助您解决问题。

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转载自blog.csdn.net/qq_44050612/article/details/142832158