'numpy.ndarray' object has no attribute 'len'

'numpy.ndarray'对象没有'len'属性的原因是，NumPy中的数组对象（ndarray）没有直接的'len'属性来获取数组的长度。相反，可以使用'numpy.ndarray.shape'属性来获取数组的形状，然后使用索引来获取数组的长度。

例如，假设我们有一个名为'arr'的NumPy数组对象，我们可以使用以下方式获取数组的长度：

length = arr.shape

这将返回数组的第一个维度的大小，即数组的长度。

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_len'

`AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_len'` 这是一个Python错误，它通常发生在尝试访问NumPy数组对象（ndarray）上不存在的属性或方法时。NumPy的数组对象并没有名为`get_len` 的属性，可能是代码中误用了这个名称，期望找到类似于长度（length）这样的属性。

正确的做法应该是检查是否应该使用`shape` 或 `len(array)` 来获取数组的长度，因为这两个是获取NumPy数组元素个数的常见方法。如果你是在尝试自定义函数并期待特定的行为，确保检查了文档或者函数原型，看看预期的输入和输出是什么。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'resample'

对不起，您的问题提到了`numpy.ndarray`对象没有`resample`属性，这是因为在Python的NumPy库中并没有直接提供类似Pandas DataFrame的`resample`方法。`resample`是Pandas DataFrame用于时间序列分析和频率转换的一个特性，而NumPy主要用于数值计算和大型数组操作。

如果你有一个NumPy数组想要按照空间划分并计算每个小区域的平均值，通常需要手动编写循环或者利用一些图像处理库（如scikit-image）来进行这样的操作。以下是一个简单的例子，使用NumPy的切片和迭代：

import numpy as np

def compress_array(arr, new_shape):
    old_shape = arr.shape
    assert len(new_shape) == 2 and new_shape[0]*new_shape[1] <= old_shape[0]*old_shape[1], "新尺寸应小于等于原始尺寸"

    subarrays = [arr[i:i+new_shape[0], j:j+new_shape[1]] for i in range(0, old_shape[0], new_shape[0]) for j in range(0, old_shape[1], new_shape[1])]
    return np.mean(subarrays, axis=(1, 2))

# 示例
arr = np.random.rand(100, 100)
compressed_arr = compress_array(arr, (20, 20))

这将返回一个新的二维数组，其中每个元素是原数组对应20x20区域内所有元素的平均值。