Python 类型错误：'；设计矩阵&x27；对象不可调用

我试图在JupyterLab上的ipynb笔记本上使用patsy软件包创建B样条曲线：

from patsy import dmatrix

bs = dmatrix("bs(x, df=50, degree=1) - 1", {"x": x})
axes[0].plot(x, bs)
axes[0].set_title("Basis functions")

plt.show()

这在我第一次运行它时效果很好。但当我再次尝试重新运行此单元格时，它失败并出现以下错误：

---

-----------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/compat.py in call_和_wrap_exc（msg，origin，f，*args，**kwargs）
35尝试：
--->36返回f（*args，**kwargs）
37除e类例外情况外：
/eval中的opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/eval.py（self、expr、源名称、内部名称空间）
164代码=编译（expr，源名称，“eval”，self.flags，False）
-->165返回eval（代码，{}，VarLookupDict（[inner_namespace]
166+自我（名称空间）
在里面
TypeError:“DesignMatrix”对象不可调用
上述异常是以下异常的直接原因：
PatsyError回溯（最近一次呼叫上次）
在里面
2.
3轴=plt.子批次（2，figsize=（16，16））
---->4bs=dmatrix（“bs（x，df=50，度=1）-1”，{“x”：x}）
5轴[0]。绘图（x，bs）
6轴[0]。设置标题（“基函数”）
/dmatrix中的opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/highlevel.py（类似公式、数据、评估环境、NA行动、返回类型）
288     """
289 eval_env=EvalEnvironment.capture（eval_env，reference=1）
-->290（左侧、右侧）=高层设计（公式、数据、评估环境、，
291 NA_动作，返回_类型）
292如果左侧形状[1]！=0：
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/highlevel.py in\u do\u highlevel\u设计（类似公式、数据、评估环境、NA\u操作、返回类型）
162 def数据发生器（）
163返回iter（[数据]）
-->164设计信息=\u尝试\u增量生成器（公式类、数据生成器、评估环境、，
165纳乌行动）
166如果设计信息不是无：
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/highlevel.py in\u try\u incr\u builders（公式类、数据编写器、评估环境、NA\u操作）
64如果存在（类似公式，ModelDesc）：
65断言存在（评估环境、评估环境）
--->66返回设计矩阵构建器（[formula_like.lhs_termlist，
67公式（如rhs术语表），
68数据发生器，
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/build.py in design\u matrix\u builders（术语表、数据制造商、评估环境、NA\u行动）
691#在一些数据上查找它们返回的数据类型。
692（数字列计数，
-->693类水平对比）=检查因素类型（所有因素，
694个州，
695数据发生器，
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/build.py in\u-inspect\u-factor\u-types（因子、因子状态、数据发生器、NA\u-action）
441对于数据生成器（）中的数据：
442对于列表中的系数（需要检查）：
-->443值=因子评估（因子状态[因子]，数据）
444如果cat_嗅探器或guess_分类中的因子（值）：
445如果系数不在cat_嗅探器中：
/eval中的opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/eval.py（self、memory_状态、数据）
562
563 def eval（自我、记忆状态、数据）：
-->564返回自我评估（记忆状态[“评估代码”]，
565记住你的状态，
（566数据）
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/eval.py in_eval（self、code、memory_state、data）
545定义评估（自我、代码、记忆状态、数据）：
546 internal_namespace=VarLookupDict（[data，memory_state[“transforms”]]））
-->547返回调用和换行（“错误评估因子”，
548自我，
549记住状态[“eval_env”]。eval，
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/compat.py in call_和_wrap_exc（msg，origin，f，*args，**kwargs）
41（原产地）
42#使用“exec”对Python 2解析器隐藏此语法：
--->43执行官（“从e中提出新的exc”）
44.其他：
45#在python 2中，我们只是让原始异常转义——更好
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/compat.py in
PatsyError:错误评估因子：TypeError:“DesignMatrix”对象不可调用
bs（x，df=50，度=1）-1
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

结果是因为我重写了变量

bs

，因此重写了patsy字符串中的

bs

函数

这就是为什么eval像往常一样是一个反模式

-----------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/compat.py in call_and_wrap_exc(msg, origin, f, *args, **kwargs)
     35     try:
---> 36         return f(*args, **kwargs)
     37     except Exception as e:

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/eval.py in eval(self, expr, source_name, inner_namespace)
    164         code = compile(expr, source_name, "eval", self.flags, False)
--> 165         return eval(code, {}, VarLookupDict([inner_namespace]
    166                                             + self._namespaces))

<string> in <module>

TypeError: 'DesignMatrix' object is not callable

The above exception was the direct cause of the following exception:

PatsyError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-6ed4ba95a384> in <module>
      2 
      3 _, axes = plt.subplots(2, figsize=(16, 16))
----> 4 bs = dmatrix("bs(x, df=50, degree=1) - 1", {"x": x})
      5 axes[0].plot(x, bs)
      6 axes[0].set_title("Basis functions")

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/highlevel.py in dmatrix(formula_like, data, eval_env, NA_action, return_type)
    288     """
    289     eval_env = EvalEnvironment.capture(eval_env, reference=1)
--> 290     (lhs, rhs) = _do_highlevel_design(formula_like, data, eval_env,
    291                                       NA_action, return_type)
    292     if lhs.shape[1] != 0:

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/highlevel.py in _do_highlevel_design(formula_like, data, eval_env, NA_action, return_type)
    162     def data_iter_maker():
    163         return iter([data])
--> 164     design_infos = _try_incr_builders(formula_like, data_iter_maker, eval_env,
    165                                       NA_action)
    166     if design_infos is not None:

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/highlevel.py in _try_incr_builders(formula_like, data_iter_maker, eval_env, NA_action)
     64     if isinstance(formula_like, ModelDesc):
     65         assert isinstance(eval_env, EvalEnvironment)
---> 66         return design_matrix_builders([formula_like.lhs_termlist,
     67                                        formula_like.rhs_termlist],
     68                                       data_iter_maker,

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/build.py in design_matrix_builders(termlists, data_iter_maker, eval_env, NA_action)
    691     # on some data to find out what type of data they return.
    692     (num_column_counts,
--> 693      cat_levels_contrasts) = _examine_factor_types(all_factors,
    694                                                    factor_states,
    695                                                    data_iter_maker,

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/build.py in _examine_factor_types(factors, factor_states, data_iter_maker, NA_action)
    441     for data in data_iter_maker():
    442         for factor in list(examine_needed):
--> 443             value = factor.eval(factor_states[factor], data)
    444             if factor in cat_sniffers or guess_categorical(value):
    445                 if factor not in cat_sniffers:

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/eval.py in eval(self, memorize_state, data)
    562 
    563     def eval(self, memorize_state, data):
--> 564         return self._eval(memorize_state["eval_code"],
    565                           memorize_state,
    566                           data)

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/eval.py in _eval(self, code, memorize_state, data)
    545     def _eval(self, code, memorize_state, data):
    546         inner_namespace = VarLookupDict([data, memorize_state["transforms"]])
--> 547         return call_and_wrap_exc("Error evaluating factor",
    548                                  self,
    549                                  memorize_state["eval_env"].eval,

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/compat.py in call_and_wrap_exc(msg, origin, f, *args, **kwargs)
     41                                  origin)
     42             # Use 'exec' to hide this syntax from the Python 2 parser:
---> 43             exec("raise new_exc from e")
     44         else:
     45             # In python 2, we just let the original exception escape -- better

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/patsy/compat.py in <module>

PatsyError: Error evaluating factor: TypeError: 'DesignMatrix' object is not callable
    bs(x, df=50, degree=1) - 1
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^