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

时间: 2023-11-18 18:02:52 浏览: 79
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很抱歉，根据提供的引用内容，我无法找到关于'numpy.ndarray' object has no attribute 'inverse_GE'的信息。但是，AttributeError通常表示对象没有所需的属性或方法。这可能是由于对象类型不正确或对象未正确初始化引起的。您可以检查对象的类型和初始化过程，以查找并解决此错误。
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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'inverse_transform'

这个错误是因为你正在尝试在一个 NumPy 数组上调用 inverse_transform 方法，但是 NumPy 数组本身并没有这个方法。inverse_transform 方法通常被用于反转数据转换操作，比如在数据预处理中使用的标准化或归一化...

AttributeError: 'OrthogonalMatchingPursuit' object has no attribute 'fit_transform'

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import OrthogonalMatchingPursuit # 定义原始函数曲线 def original_function(x): ...

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'assert_is_compatible_with'

import numpy as np def read_jpg(filename): """Read an 8-bit JPG file from disk and normalizes to [0, 1].""" image_file = open(filename, 'rb').read() image = Image.open(io.BytesIO(image_file)) ...

min_height_point = pcd.get_transform().inverse().transform(min_height_point.T).T AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'get_transform'

取而代之的是，您可以使用PointCloud类的get_rotation_matrix()和get_translation()方法来获取变换矩阵，然后使用Numpy库的dot()函数将点转换回点云坐标系。 下面是更新后的示例代码片段： import open3d as ...

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-dc57cfac1dc3>", line 1, in <module> runfile('D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2\\用模型预测.py', wdir='D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2') File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Users\Admin\PycharmProjects\pythonProject2\用模型预测.py", line 25, in <module> y_pred = y_pred.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'

这个错误提示说明你在一个NumPy数组上调用了Pandas DataFrame的方法，而NumPy数组并没有drop_duplicates()方法，因此出现了AttributeError错误。 如果要在NumPy数组上过滤重复行，可以使用np.unique()函数。...

AttributeError: module 'paddle.vision.transforms.functional' has no attribute 'decode_image'

import inverse_isp import os import glob from PIL import Image import numpy as np def read_jpg(filename): """Read an 8-bit JPG file from disk and normalizes to [0, 1].""" with open(filename, 'rb') ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你可以使用 pd.DataFrame() 将 numpy 数组转换为 DataFrame，如下所示： import pandas as pd import numpy as np # ... 其他代码 ... # 对 y_pred 进行过滤和去重 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_...
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