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。