attributeerror: 'numpy.float64' object has no attribute 'append'

### 回答1：
这个错误是因为numpy.float64对象没有append属性。可能是因为你试图在一个numpy.float64对象上使用append方法，但是这个方法只能在列表对象上使用。你需要检查你的代码，看看是否正确地使用了numpy.float64对象和列表对象。

### 回答2：
在Python编程语言中，numpy是一个广泛使用的科学计算工具包，它提供了包括数组、向量化计算等在内的各种功能。

AttributeError是一个Python异常（即错误类型）的名称，它通常表示访问不存在的属性或方法。在你的情况中，错误信息"AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'append'"意味着你试图在一个numpy.float64类型的对象上调用一个叫做"append"的方法，而这个方法在该对象中不存在。

在Python中，append是一个列表（list）对象的方法，用于向列表的末尾添加一个元素。然而，由于numpy.float64是一个数值类型，而不是一个列表类型，它没有该方法，因此无法使用append。

为了避免这种错误，你需要确定你正在操作的对象的类型，并选择与该类型相对应的方法。如果你需要将多个值添加到一个列表中，可以使用numpy.append()函数，这将在向numpy数组中添加新元素时非常有用。另外，在许多情况下，你可能需要使用其他Python内建方法或numpy的其他方法来操作numpy数组。因此，正确使用Python中的方法和函数是避免AttributeError错误的关键。

### 回答3：
这个错误是由于numpy中的float64类型没有append这个方法，而我们常用的list类型有append方法，因此在使用append方法时会提示该错误。

在编程中，我们通常使用append方法将数据添加到列表中，以实现动态添加数据的目的。但是，如果我们试图使用append方法将数据添加到float64类型的numpy数组中，就会抛出上述错误提示。

此外，我们还需要注意到，在使用numpy的时候，其数组和列表的性质是不同的。与列表相比，numpy数组具有更高的性能和更多的功能，但同时也具有其特定的限制。因此，在使用numpy时，我们需要根据实际需求选择合适的数据结构。

如果需要动态添加数据，我们可以考虑使用python内置的列表类型，而如果需要高性能的数据操作和数学计算，可以使用numpy提供的多维数组。同时，在处理数据时，我们还需要注意数据类型的匹配和数据的维度匹配，以避免出现类似的错误提示。