import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import argparse import numpy as np import networkx as nx from gensim.models import Word2Vec import random import pandas as pd import networkx as nx import dgl import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn from dgl.nn import SAGEConv import scipy.sparse as sp import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 输出这些库的版本

<think>好的，我现在需要回答用户的问题，用户希望输出他提供的代码中各个库的版本。首先，我需要确定用户提供的代码中导入的所有库，然后考虑如何获取这些库的版本信息。 首先，用户导入的库包括：warnings、argparse、numpy、networkx、gensim.models中的Word2Vec、random、pandas、dgl、torch、torch.nn、dgl.function、dgl.nn中的SAGEConv、scipy.sparse以及matplotlib.pyplot。另外，还有%matplotlib inline这个IPython魔术命令，但版本号通常不涉及这个。 接下来，我需要想如何用Python代码获取这些库的版本。通常，可以通过访问库的__version__属性来获取版本信息，例如numpy.__version__。但需要注意的是，有些库的模块结构可能不同。比如，对于argparse，它是Python标准库的一部分，可能没有版本号，或者版本号与Python解释器一致，所以可能不需要输出。同样，warnings和random也是标准库，通常不需要单独处理。而gensim的版本应该通过gensim.__version__获取，但用户导入的是gensim.models，可能需要先导入gensim。同样，dgl的版本是dgl.__version__，torch是torch.__version__，scipy是scipy.__version__，matplotlib是matplotlib.__version__。 然后，用户可能希望将这些版本信息以清晰的格式输出，比如打印每个库的名称和版本。此外，需要注意一些库可能因为安装方式不同或者版本较旧，导致没有__version__属性，这时候可能需要捕获异常或者使用其他方法获取版本信息，比如通过pip show命令，但用户可能希望直接在代码中输出，所以可能需要使用try-except块来处理可能的异常。 接下来，我需要检查这些库是否都有__version__属性。例如，argparse作为标准库可能没有，所以可能需要跳过。而其他的如numpy、pandas、networkx、gensim、dgl、torch、scipy、matplotlib通常都会有这个属性。不过，Word2Vec是gensim的一个类，版本信息应该来自gensim本身，所以不需要单独处理Word2Vec的版本，只需要获取gensim的版本即可。 然后，我需要编写代码，遍历所有需要检查版本的库，并打印它们的名称和版本。对于标准库，如warnings、argparse、random，可能不需要输出版本，因为它们的版本与Python绑定，而用户可能更关注第三方库的版本。 此外，需要注意代码的执行环境，比如用户是否已经安装了这些库，如果未安装，尝试访问版本属性会导致ImportError。不过，用户的问题中已经导入了这些库，所以可以假设它们已经被正确安装。 现在，我需要整理这些库，并编写对应的打印语句。可能的代码结构如下： 首先导入必要的库，然后对于每个第三方库，打印其__version__属性。例如： print(f"numpy版本: {np.__version__}") print(f"networkx版本: {nx.__version__}") print(f"gensim版本: {gensim.__version__}") print(f"pandas版本: {pd.__version__}") print(f"dgl版本: {dgl.__version__}") print(f"torch版本: {torch.__version__}") print(f"scipy版本: {sp.__version__}") print(f"matplotlib版本: {plt.__version__}") 但注意到在用户提供的代码中，scipy被导入为sp，而scipy的__version__属性在scipy库的根模块中，所以需要使用import scipy，然后scipy.__version__，但用户导入的是scipy.sparse，所以可能需要调整。例如，用户代码中是import scipy.sparse as sp，但这样无法直接访问scipy的__version__属性，因此可能需要额外导入scipy，或者使用sp.__version__？不过，scipy.sparse模块本身可能没有__version__属性，正确的做法是导入scipy然后获取它的版本。 但用户可能没有导入整个scipy，而是只导入了scipy.sparse。所以在这种情况下，代码可能需要修改为导入scipy，或者处理ImportError。 同样，argparse是标准库，可能不需要版本。Word2Vec属于gensim，所以只需要gensim的版本。 因此，正确的代码应该包括导入gensim和scipy，即使它们在用户代码中没有显式导入整个库，但为了获取版本可能需要导入。不过，用户已经在代码中导入了gensim.models，所以gensim应该已经被导入。同样，scipy.sparse的导入可能已经导入了scipy，所以scipy应该可用。 因此，最终的代码可能如下： import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import argparse import numpy as np import networkx as nx from gensim.models import Word2Vec import gensim # 为了获取gensim的版本 import random import pandas as pd import dgl import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn from dgl.nn import SAGEConv import scipy.sparse as sp import scipy # 为了获取scipy的版本 import matplotlib.pyplot as plt print(f"numpy版本: {np.__version__}") print(f"networkx版本: {nx.__version__}") print(f"gensim版本: {gensim.__version__}") print(f"pandas版本: {pd.__version__}") print(f"dgl版本: {dgl.__version__}") print(f"torch版本: {torch.__version__}") print(f"scipy版本: {scipy.__version__}") print(f"matplotlib版本: {plt.__version__}") 注意，argparse、warnings、random是标准库，可能不需要输出版本。而%matplotlib inline是IPython的魔术命令，无法获取版本，所以可以忽略。 现在需要验证这些库是否都有__version__属性。例如，gensim的版本是否可以通过gensim.__version__获取，是的。scipy的版本也是如此。其他库如numpy、pandas等也是常规的。 因此，用户需要将上述代码运行，以输出各个库的版本。此外，用户可能希望知道这些版本是否与他的环境一致，或者是否某些库需要特定版本才能正常运行代码。 最后，考虑到用户可能是在Jupyter Notebook中运行，因为有%matplotlib inline，所以上述代码应该在该环境中执行，并且能够正确输出各库的版本信息。</think>以下是代码中涉及主要库的版本信息获取方式及示例输出（实际版本取决于你的环境）： ```python # 标准库无需版本查询（warnings/argparse/random） print(f"numpy版本: {np.__version__}") print(f"networkx版本: {nx.__version__}") print(f"gensim版本: {gensim.__version__}") # 需确保已导入gensim顶层模块 print(f"pandas版本: {pd.__version__}") print(f"dgl版本: {dgl.__version__}") print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"scipy版本: {scipy.__version__}") # 需单独导入scipy print(f"matplotlib版本: {plt.__version__}") ``` 示例输出可能类似（具体数值以实际环境为准）： ``` numpy版本: 1.23.5 networkx版本: 3.1 gensim版本: 4.3.2 pandas版本: 1.5.3 dgl版本: 1.1.1 PyTorch版本: 2.0.1 scipy版本: 1.10.1 matplotlib版本: 3.7.1 ``` **注意事项**： 1. 如果出现`AttributeError`，可能是因为： - 未导入顶层包（如`import scipy`需单独执行） - 极旧版本库无`__version__`属性 2. 查看精确版本建议使用终端命令： `pip show numpy pandas networkx gensim dgl torch scipy matplotlib`