列出安装在sklearn

如何解决列出安装在sklearn

我真的很努力。我正在尝试打开sklearn模块，以查看安装的版本，因为我在使用软件包和代码时遇到了麻烦。具体来说，xgboost，from sklearn import impute.KNNImputer等。我的系统：

System:
    python: 3.7.4 (default,Aug  9 2019,18:34:13) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)]
executable: C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe
   machine: Windows-10-10.0.18362-SP0

Python deps:
       pip: 19.2.3
setuptools: 41.4.0
   sklearn: 0.21.3
     numpy: 1.16.5
     scipy: 1.3.1
    Cython: 0.29.13
    pandas: 0.25.1

更新不是那么容易，因为我正在使用办公笔记本，因此我没有随意更新/安装软件包的权限。所以：

-如何获得sklearn子软件包和版本的列表？希望看到以下所有可能性/包装和功能：

from sklearn.subpackage import function1,function2 # this is my definition os subpackage and function,correct me if I'm wrong
from sklearn.subpackage2 import function10,function20,function30
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.pipeline import FeatureUnion,make_pipeline

• 有了上面的列表，我是否知道旧版本的sklearn具有from sklearn import impute.KNNImputer相同/相似的功能？ Here，您会看到sklearn.impute.KNNImputer是0.22 sklearn版本的，我有0.21。 （因此，我愿意在该列表中找到类似的功能）

• xgboost的标识符，因为它是单独安装的软件包，所以默认情况下，必须使用sklearn安装一些sklearn.xgboost，使用上面的列表，我将能够知道哪个xgboost功能/模块，我将可以使用。

因此，我正在寻找一种功能类似的函数/方法：

sklearn.list_subpackages()
output: package (version 1.2),package2 (version 2.3),model_selection (version 5.1),metrics (version 10.1),pipeline (version 2.1)

package2.list_functions()
output: function10,function30

model_selection.list_functions()    
output: train_test_split

有什么建议吗？

解决方法

您必须浏览python软件包目录，打开sklearn文件夹，找到子软件包文件，然后右键单击它，然后通过sublime text或其他文本编辑器或ide编辑它。.等一下，不要编辑！大多数模块和软件包都以字符串或带注释的行的形式包含其版本号和说明，例如：

"""
This is the subpackage,version number blah blah and more information..
"""
from example import example

但但是您可以将它们存储在子包的变量中，例如从keras看到此__init__.py文件（只需看最后一行），其中的代码就像：

try:
    from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import RandomRotation
except ImportError:
    raise ImportError(
        'Keras requires TensorFlow 2.2 or higher. '
        'Install TensorFlow via `pip install tensorflow`')

from . import utils
from . import activations
from . import applications
from . import backend
from . import datasets
from . import engine
from . import layers
from . import preprocessing
from . import wrappers
from . import callbacks
from . import constraints
from . import initializers
from . import metrics
from . import models
from . import losses
from . import optimizers
from . import regularizers

# Also importable from root
from .layers import Input
from .models import Model
from .models import Sequential

__version__ = '2.4.3'

如最后一行所示。__version__ = '2.4.3'可以对所需的子包进行相同的操作，从注释行中读取，并创建一个可变版本，存储版本号，然后您可以轻松地导入子包后，在函数中访问它们。