AttributeError: 'float' object has no attribute 'strip'

AttributeError: 'float' object has no attribute 'strip'的意思是，浮点数类型的对象没有strip方法，strip方法是字符串类型的方法，用于去掉字符串两端的空格或指定字符。
可能出现这个错误的原因是你在处理字符串时，将浮点数类型的对象当作字符串处理。需要确保你正在处理的对象是字符串类型。
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相关问题

AttributeError: 'float' object has no attribute 'shape'

"AttributeError: 'float' object has no attribute 'shape'"错误是由于在尝试访问一个浮点数对象的'shape'属性时发生的。浮点数对象是没有shape属性的，因为shape属性是用于多维数组的。
该错误通常发生在使用NumPy库中的数组或矩阵时。如果您希望使用shape属性来获取数组的维度信息，您需要确保您正在处理的对象是一个数组而不是一个单独的浮点数。

解决此错误的方法是确保您正在处理的对象是一个数组。您可以使用NumPy库中的相关函数将浮点数转换为数组，例如`np.array()`函数。以下是一个示例代码来解决该错误：

import numpy as np

# 将浮点数转换为数组
my_float = 3.14
my_array = np.array(my_float)

# 检查数组的形状
print(my_array.shape)

在这个示例中，我们首先将浮点数 `3.14` 转换为一个数组 `my_array`，然后使用 `shape` 属性来获取数组的形状信息。输出将是一个空的元组 `()`，表示这是一个零维数组。

总结一下，当您在处理浮点数对象时遇到`AttributeError: 'float' object has no attribute 'shape'`错误时，您需要确保您正在处理的对象是一个数组而不是单独的浮点数，并使用相应的函数将其转换为数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [AttributeError:‘float‘ object has no attribute ‘astype](https://blog.csdn.net/m0_51195818/article/details/126912616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python中出现‘float‘ object has no attribute ‘strip‘的解决方式](https://blog.csdn.net/m0_50553633/article/details/123988569)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'strip'解决

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'strip'是一个常见的错误，通常出现在使用strip()函数对numpy中的float64类型数据进行字符串处理时。strip()函数是用来去除字符串首尾的空格或者指定字符的函数，但是它不能应用于float类型的数据。

解决方法有两种：
1. 在使用strip()函数时，先将float类型数据转换成字符串类型，如下所示：
str(np.float64_data).strip()
2. 使用numpy中的vectorize()函数对strip()函数进行向量化处理，如下所示：
np_vectorize = np.vectorize(lambda x: x.strip() if type(x) == str else x)
np_vectorize(np_data)