写论文的时候这个地方一直都在报错，做一下记录(61条消息)已解决AttributeError:‘CountVectorizer‘objecthasnoattribute‘get_feature_names‘_袁袁袁袁满的博客-CSDN博客看了帖子后发现是sklearn版本过高，已经没有get_feature_names这个语法，而改成get_feature_names_out()但是pyLDAvis应该是没有更新这个语法，所以在他调用CountVectorizer的时候会报错，研究了一下那片帖子的评论恍然大悟，这里需要修改sklearn的py文件具体修改方式如下：1.根据下面图片中第一个红色部

有没有人有使用PySpark库(特别是使用pyLDAvis)训练的LDA模型的数据可视化示例？我看过很多GenSim和其他库的示例，但没有看到PySpark。具体来说，我想知道将什么传递给pyLDAvis.prepare()函数以及如何从我的lda模型中获取它。这是我的代码:frompyspark.mllib.clusteringimportLDA,LDAModelfrompyspark.mllib.featureimportIDFfrompyspark.ml.featureimportCountVectorizerfrompyspark.mllib.linalgimportVecto

初始代码：pyLDAvis.enable_notebook()pic=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf,tf_vectorizer)pyLDAvis.save_html(pic,'lda'+str(n_topics)+'.html')pyLDAvis.show(pic,open_browser=False,local=False)报错结果如下，请问大家怎么解决呀？TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in1pyLDAvis.enable_notebook()---->2pic=pyLDAvis.sklearn.prepare(

我正在使用主题建模分析文本，并为此使用Gensim和pyLDAvis。想与远方的同事分享结果，而不需要他们安装python和所有必需的库。有没有办法将交互式图形导出为可以上传到任何Web服务器的HTML/JS文件？我发现文档中提到了一些内容，但不知道如何实现它:https://github.com/bmabey/pyLDAvis/blob/master/pyLDAvis/_display.py 最佳答案 pyLDAvis.save_html应该可以工作:p=pyLDAvis.gensim.prepare(topic_model,co