从 scipy 子模块导入的正确方法

Question

我无法理解为什么以下访问scipy.sparse.linalg.norm的方法分别有效和无效：

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Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 20:35:49) 
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In [1]: from scipy import sparse                                                                                                               

In [2]: sparse.linalg.norm                                                                                                                     
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-bfa688e1c7b4> in <module>
----> 1 sparse.linalg.norm

AttributeError: module 'scipy.sparse' has no attribute 'linalg'

In [3]: from scipy.sparse.linalg import norm                                                                                                   

In [4]: import scipy; scipy.__version__                                                                                                        
Out[4]: '1.4.1'

有人可以解释吗？

此外，我想我记得过去直接使用 sparse.linalg.norm，它工作得很好。

Answer 1

根据这个精彩的答案：

在 Python 中，需要先导入模块才能访问它们。 import logging 仅导入 logging 模块。 碰巧日志记录是带有子模块的 package，但这些子模块仍未自动加载。 因此，您需要先显式导入 logging.handlers 才能访问它。

如果您想知道为什么有时您不需要这些额外的导入：某些包在导入时会导入部分或全部子模块——只需在它们的init .py 文件中进行这些导入即可。 在其他情况下，可能是您导入的其他内容，也导入了 logging.handlers。 导入哪一段代码并不重要； 只要您的流程中的某些内容在您访问它之前导入 logging.handlers，它就会在那里。 有时一个看起来像 package 的模块真的不是一个，比如 os 和 os.path。 os 不是 package，它只是导入正确的其他模块（适用于您的平台）并将其称为路径，以便您可以作为 os.path 访问它。

因此，如果我们深入研究scipy.sparse并查看它的__init__.py ，我们会发现它们在加载基本模块时没有导入子模块。 这是执行导入的代码块：

from __future__ import division, print_function, absolute_import

# Original code by Travis Oliphant.
# Modified and extended by Ed Schofield, Robert Cimrman,
# Nathan Bell, and Jake Vanderplas.

import warnings as _warnings

from .base import *
from .csr import *
from .csc import *
from .lil import *
from .dok import *
from .coo import *
from .dia import *
from .bsr import *
from .construct import *
from .extract import *
from ._matrix_io import *

# For backward compatibility with v0.19.
from . import csgraph

---

所以对于你的问题，你所要做的就是：

from scipy.sparse import linalg

然后在稀疏矩阵上调用linalg.norm 。