python、AttributeErrorが出て進まない

前提

初歩的な機械学習の勉強をしています。
jupyternotebookでコードを書いています

実現したいこと

数字が書かれた画像データを読み込んでそれを予測したいと考えています

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
Input In [9], in <cell line: 29>()
     27     print("予測=", n)
     28 #画像ファイルを数値リストに変換する    
---> 29 data = imageToData("2.png")
     30 #数字を予測する
     31 predictDigits(data)

Input In [9], in imageToData(filename)
      7 def imageToData(filename):
      8     #画像を8x8のグレースケールに変換
      9     grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
---> 10     grayImage = grayImage.resize((8,8), PIL.Image.Resampling.LANCZOS)
     11     #数値リストに変換
     12     numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float)

File ~\anaconda3\lib\site-packages\PIL\Image.py:65, in __getattr__(name)
     58     warnings.warn(
     59         "Image categories are deprecated and will be removed in Pillow 10 "
     60         "(2023-07-01). Use is_animated instead.",
     61         DeprecationWarning,
     62         stacklevel=2,
     63     )
     64     return categories[name]
---> 65 raise AttributeError(f"module '{__name__}' has no attribute '{name}'")

AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'Resampling'

該当のソースコード

python3
1import sklearn.datasets
2import sklearn.svm
3import PIL.Image
4import numpy
5
6#画像ファイルから数値リストに変換する
7def imageToData(filename):
8    #画像を8x8のグレースケールに変換
9    grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
10    grayImage = grayImage.resize((8,8), PIL.Image.Resampling.LANCZOS)
11    #数値リストに変換
12    numImage = numpy.asarray(grayImage, dtype = float)
13    numImage = 16 - numpy.floor(17 * nuimImage / 256)
14    numImage = numImage.flattrn()
15    
16    return numImage
17
18#数値リストに変換
19def predictDigits(data):
20    #学習量データを読み込む
21    digits =sklearn.datasets.load_digits()
22    #機械学習する
23    clf = sklearn.svm.SVC(gamma = 0.001)
24    clf.fit(digits.data, digits.target)
25    #
26    n = clf.predict([data])
27    print("予測=", n)
28#画像ファイルを数値リストに変換する    
29data = imageToData("2.png")
30#数字を予測する
31predictDigits(data)
32