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Plotly.py项目中create_dendrogram()函数与Scipy 1.12.0兼容性问题分析

2025-05-13 21:05:17作者:伍希望

问题背景

在使用Plotly.py库的figure_factory模块创建树状图(dendrogram)时,用户遇到了一个与Scipy库版本相关的兼容性问题。具体表现为当调用create_dendrogram()函数时,程序抛出AttributeError: Module 'scipy' has no attribute 'array'错误。

技术细节分析

这个问题的根源在于Plotly.py库的_dendrogram.py模块中使用了scp.array()的调用方式。在Scipy 1.12.0版本中,这种调用方式不再被支持,因为Scipy库已经移除了直接通过scipy.array访问NumPy数组函数的接口。

从技术实现角度来看,create_dendrogram()函数内部依赖于Scipy的层次聚类功能来生成树状图数据。在数据处理过程中,代码尝试通过scipy.array()来创建数组,这在旧版本Scipy中是可行的,因为Scipy曾经重新导出了NumPy的array函数。

临时解决方案

对于遇到此问题的用户,目前有两个可行的解决方案:

  1. 降级Scipy版本:将Scipy降级到1.11.4版本,这个版本仍然支持scipy.array的调用方式。可以通过以下命令实现:

    pip install scipy==1.11.4
    
  2. 等待官方修复:Plotly.py开发团队已经意识到这个问题,并在代码库中提交了修复方案。这个修复将在下一个版本中发布,预计很快就会推出。

长期解决方案

Plotly.py开发团队已经着手修复这个问题,主要修改是将scp.array()调用替换为直接使用numpy.array()。这种修改更加合理,因为:

  • 明确区分了NumPy和Scipy的功能边界
  • 减少了对外部库内部实现的依赖
  • 提高了代码的稳定性和可维护性

最佳实践建议

对于数据可视化开发者,在处理类似依赖关系时,建议:

  1. 保持对关键依赖库版本变更的关注
  2. 在项目中明确指定依赖库的版本范围
  3. 考虑使用虚拟环境隔离不同项目的依赖
  4. 定期更新依赖库,但要在可控环境下测试兼容性

这个问题也提醒我们,在开发跨多个科学计算库的应用程序时,需要特别注意各库之间的接口变化和兼容性问题。

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