不匹配任何外部缩进级别

Question

不匹配任何外部缩进级别，请问这个怎么解决，核对了好几次，实在看不出哪有问题了

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你提供的代码来看，确实存在缩进的问题。Python中缩进是非常重要的，因为它用来表示代码块的开始和结束。下面是我修改后的代码，我已经调整了缩进：

def getData(xlsx):
    workbook = xlrd.open_workbook(xlsx)
    worksheet = workbook.sheet_by_index()
    nrows, ncols = worksheet.nrows, worksheet.ncols
    data = []
    for i in range(nrows):
        temp = []
        for j in range(ncols):
            temp.append(worksheet.cell_value(i, j))
        data.append(temp)
    return np.array(data)

if __name__ == '__main__':
    data = getData('data.xlsx')
    print(data)
    centers = data[:3]  # 假设你要取前3行作为中心点，但这行代码看起来不完整，下面你需要定义如何使用这些中心点进行k-means聚类。你需要提供一个函数来完成这个操作。目前这部分代码有问题。请补充完整的代码逻辑或描述你想要达到的效果。我暂时不提供解决方案，因为你并没有提供足够的信息来描述如何使用这些中心点进行聚类。如果需要进一步的帮助，请提供更多细节。

在提供的代码中，有一些问题需要进一步澄清或修复：

1. kmeans 函数没有被定义或导入。你需要定义这个函数或使用一个库中的函数来进行k-means聚类。如果你使用的是sklearn库中的KMeans，那么你需要导入它并实例化一个KMeans对象来进行聚类。例如：from sklearn.cluster import KMeans 然后创建一个KMeans对象并使用它的fit方法进行聚类。请提供更多关于这部分的信息或代码示例，以便我能提供更具体的帮助。
2. sumDis: 在调用 kmeans 函数时看起来像是一个参数列表中的不完整参数，但并没有提供该参数的值或定义。你需要检查你的函数定义和你传递的参数是否匹配，并确保你传递了正确的参数值。如果你使用的是sklearn的KMeans，你可能需要传递一个参数列表来配置KMeans的行为（例如初始化中心点的数量等）。请提供更多的上下文或代码示例来让我更好地理解你的需求。