我开始使用scikit-learn进行工作。因此，我正在查看教程，其中提供了加载一些数据集的标准程序：

$ python>>> from sklearn import datasets>>> iris = datasets.load_iris()>>> digits = datasets.load_digits()

然而，为了方便起见，我尝试了以下方式加载数据：

In [1]: import sklearnIn [2]: iris = sklearn.datasets.load_iris()

然而，这会抛出以下错误：

---------------------------------------------------------------------------AttributeError                            Traceback (most recent call last)<ipython-input-2-db77d2036db5> in <module>()----> 1 iris = sklearn.datasets.load_iris()AttributeError: 'module' object has no attribute 'datasets'

然而，如果我使用看似相似的方法：

In [3]: from sklearn import datasetsIn [4]: iris = datasets.load_iris()

它可以正常工作。事实上，以下方法也可以工作：

In [5]: iris = sklearn.datasets.load_iris()

我对此完全感到困惑。我是不是忽略了什么非常简单的东西？这两种方法有什么区别？

回答：

sklearn是一个包。这个回答简洁地说明了这一点：

当你导入一个包时，只有该包的__init__.py文件中的变量/函数/类是直接可见的，而不是子包或模块。

datasets是sklearn的一个子包。这就是为什么会发生这种情况：

In [1]: import sklearnIn [2]: sklearn.datasets---------------------------------------------------------------------------AttributeError                            Traceback (most recent call last)<ipython-input-2-325a2bfc35d0> in <module>()----> 1 sklearn.datasetsAttributeError: module 'sklearn' has no attribute 'datasets'

然而，以下方法可以工作的原因是：

In [3]: from sklearn import datasetsIn [4]: sklearn.datasetsOut[4]: <module 'sklearn.datasets' from '/home/ethan/.virtualenvs/test3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/datasets/__init__.py'>

当你通过from sklearn import datasets加载子包datasets时，它会自动添加到包sklearn的命名空间中。这是Python导入系统中较少为人所知的“陷阱”之一。

另外，请注意，如果你查看sklearn的__init__.py，你会看到'datasets'作为__all__的成员，但这只允许你这样做：

In [1]: from sklearn import *In [2]: datasetsOut[2]: <module 'sklearn.datasets' from '/home/ethan/.virtualenvs/test3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/datasets/__init__.py'>

最后要注意的一点是，如果你检查sklearn或datasets，你会发现，尽管它们是包，但它们的类型是module。这是因为所有包都被视为模块 – 然而，并非所有模块都是包。