代码运行后，没有属性'iteritems'怎么破?

Question

import numpy as np 
import pylab as pl 
from sklearn import svm 
from sklearn import linear_model 
from sklearn import tree 
import pandas as pd 
  
  
def plot_results_with_hyperplane(clf, clf_name, df, plt_nmbr): 
    x_min, x_max = df.x.min() - .5, df.x.max() + .5 
    y_min, y_max = df.y.min() - .5, df.y.max() + .5 
  
    # step between points. i.e. [0, 0.02, 0.04, ...] 
    step = .02 
    # to plot the boundary, we're going to create a matrix of every possible point 
    # then label each point as a wolf or cow using our classifier 
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, step),
np.arange(y_min, y_max, step)) 
    Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) 
    # this gets our predictions back into a matrix 
    ZZ = Z.reshape(xx.shape) 
  
    # create a subplot (we're going to have more than 1 plot on a given image) 
    pl.subplot(2, 2, plt_nmbr) 
    # plot the boundaries 
    pl.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=pl.cm.Paired) 
  
    # plot the wolves and cows 
    for animal in df.animal.unique(): 
        pl.scatter(df[df.animal==animal].x, 
                   df[df.animal==animal].y, 
                   marker=animal, 
                   label="cows" if animal=="x" else "wolves", 
                   color='black', 
                   c=df.animal_type, cmap=pl.cm.Paired) 
    pl.title(clf_name) 
    pl.legend(loc="best") 
  
  
data = open("cows_and_wolves.txt").read() 
data = [row.split('\t') for row in data.strip().split('\n')] 
  
animals = [] 
for y, row in enumerate(data): 
    for x, item in enumerate(row): 
        # x's are cows, o's are wolves 
        if item in ['o', 'x']: 
            animals.append([x, y, item]) 
  
df = pd.DataFrame(animals, columns=["x", "y", "animal"]) 
df['animal_type'] = df.animal.apply(lambda x: 0 if x=="x" else 1) 
  
# train using the x and y position coordiantes 
train_cols = ["x", "y"] 
  
clfs = { 
    "SVM": svm.SVC(), 
    "Logistic" : linear_model.LogisticRegression(), 
    "Decision Tree": tree.DecisionTreeClassifier(), 
} 
  
plt_nmbr = 1 
for clf_name, clf in clfs.iteritems(): 
    clf.fit(df[train_cols], df.animal_type) 
    plot_results_with_hyperplane(clf, clf_name, df, plt_nmbr) 
    plt_nmbr += 1 
pl.show()

Answer 1

你的Python版本应该是Python3，在Python3中，已经取消了iteritems()方法，用items()方法代替，替换一下即可。或者你用python2跑你的程序，应该也可以。