AttributeError Traceback (most recent call last) Input In [882], in <cell line: 20>() 17 print("公因子方差:\n", communalities) 19 # 获取解释的总方差（即贡献率） ---> 20 variance_ratio = fa.explained_variance_ratio_ 21 print("\n解释的总方差（即贡献率）:\n", variance_ratio) AttributeError: 'FactorAnalysis' object has no attribute 'explained_variance_ratio_'

这个错误提示说明 `FactorAnalysis` 对象没有 `explained_variance_ratio_` 属性。正确的属性名是 `noise_variance_`。

你可以使用下面的代码来获取解释的总方差（即贡献率）：

from sklearn.decomposition import FactorAnalysis

# 创建一个 FactorAnalysis 对象
fa = FactorAnalysis(n_components=6)

# 对数据进行因子分析
fa.fit(df)

# 获取因子得分
factor_scores = fa.transform(df)
print("因子得分：\n", factor_scores)

# 获取公因子方差
cov = fa.get_covariance()
communalities = np.diag(cov)
print("公因子方差:\n", communalities)

# 获取解释的总方差（即贡献率）
variance_ratio = 1 - fa.noise_variance_ / np.trace(cov)
print("\n解释的总方差（即贡献率）:\n", variance_ratio)

在上面的代码中，`1 - fa.noise_variance_ / np.trace(cov)` 计算的是解释的总方差（即贡献率）。`np.trace(cov)` 返回协方差矩阵的迹，即它的对角线上的元素之和。

相关问题

AttributeError Traceback (most recent call last) Input In [11], in <cell line: 14>() 15 r=float(input('请输入半径：')) 16 h=float(input('请输入高：')) ---> 17 c=Cylinder(r.h) 18 print('该圆柱体面积为：',c.area()) 19 print('该圆柱体体积为：',c.volume()) AttributeError: 'float' object has no attribute 'h'是什么错误

这个错误是因为在创建 `Cylinder` 对象时，你使用 `r.h` 来传递参数，但是 `r` 是一个 `float` 类型的变量，它没有 `h` 属性。正确的做法是将 `r` 和 `h` 作为两个参数传递给 `Cylinder` 类的构造函数，例如：

c = Cylinder(r, h)

这样就可以正确创建 `Cylinder` 对象了。

Python Exception <AttributeError>: 'property' object has no attribute 'cell' Traceback (most recent call last): File "<string>", line 20, in input AttributeError: 'property' object has no attribute 'cell'

这是 Python 的一个异常，错误类型为 AttributeError，错误消息为 "'property' object has no attribute 'cell'"，堆栈跟踪信息如下：

Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 20, in input
AttributeError: 'property' object has no attribute 'cell'

这个错误的原因可能是你在代码中使用了 property 对象的 cell 属性，但是该属性不存在。你需要检查代码，确认是否存在这个属性，并且该属性是否被正确地使用。