AttributeError: 'list' object has no attribute 'tobytes'

AttributeError: 'list' object has no attribute 'tobytes' 是一个错误提示，意味着在一个列表对象上调用了名为 'tobytes' 的属性，但该属性在列表对象中不存在。

列表是Python中的一种数据结构，它是一个有序的可变集合。列表对象没有内置的 'tobytes' 属性，因此当你尝试在列表对象上调用 'tobytes' 属性时，就会出现该错误。

可能的原因是你误将列表对象当作了其他类型的对象，而该对象具有 'tobytes' 属性。请检查你的代码，确保你正在操作正确的对象类型。

相关问题

AttributeError: 'bytes' object has no attribute 'tobytes'

### 解决 Python 中 `bytes` 对象没有 `tobytes` 属性导致的 AttributeError

当尝试调用不存在的方法时，Python 会引发 `AttributeError`。对于 `bytes` 类型的对象来说，并不存在名为 `tobytes()` 的方法[^1]。

通常情况下，在处理图像数据或其他二进制文件时可能会遇到这种情况。如果目标是从 NumPy 数组转换成字节流，则应考虑使用其他方式来实现相同的功能而不是直接操作 `bytes` 实例。

#### 正确做法：

如果是从 PIL (Pillow) 图像获取字节数组并希望将其转回原始形式，应该这样写:

import io
from PIL import Image

image = Image.open("example.png")  
byte_arr = io.BytesIO()
image.save(byte_arr, format='PNG')
img_bytes = byte_arr.getvalue()

若原本意图是将 NumPy 数组保存为字符串表示或传输用途，可以采用如下方案之一：

- 使用 `.tolist()` 方法把数组变成列表后再序列化；
- 利用 `numpy.ndarray.tobytes()` 函数（注意不是作用于纯 bytes 上），它能有效地完成此任务；

示例代码展示如何利用 numpy 进行正确的类型转换：

import numpy as np

array_data = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.uint8)

# 将 ndarray 转换为连续的字节串
byte_representation = array_data.tobytes()

print(f"Byte representation of the array is {byte_representation}")

dcm.PixelData=pixels.tobytes() AttributeError: 'list' object has no attribute 'tobytes'

这个错误是因为在将像素数据转换为字节时，使用了一个列表对象而不是一个可以转换为字节的对象。根据错误提示，'list'对象没有'tobytes'属性。

要解决这个问题，你需要确保`pixels`是一个可以转换为字节的对象，例如一个NumPy数组。你可以使用`numpy.array()`函数将列表转换为NumPy数组，然后再将其转换为字节。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设pixels是一个包含像素值的列表
pixels = [0, 255, 128, 64]

# 将列表转换为NumPy数组
pixels_array = np.array(pixels)

# 将NumPy数组转换为字节
pixel_data = pixels_array.tobytes()

# 现在可以将pixel_data赋值给dcm.PixelData
dcm.PixelData = pixel_data

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的实际情况进行相应的修改。