AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'values'

时间: 2024-03-26 12:33:34 浏览: 163
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PyQt学习随笔：自定义信号连接时报AttributeError: ‘PyQt5.QtCore.pyqtSignal’ object has no attribute ‘connect’

star5星 · 资源好评率100%
AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'values'是一个错误提示，意味着在使用numpy库时，尝试访问一个numpy.int64类型的对象的values属性，但该属性不存在。 numpy.int64是numpy库中的整数类型，它是一种特定的数据类型，不具备values属性。通常情况下，我们可以通过调用numpy数组的values属性来获取其值，但对于numpy.int64类型的对象来说，它并没有这个属性。 要解决这个错误，你需要检查你的代码，确认你正在尝试访问一个正确的属性或方法。可能是你误将一个numpy.int64对象当作了一个numpy数组来处理，导致出现了这个错误。
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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc

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AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append' 报错解决

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'numpy.int64' object has no attribute 'values'

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使用所有在上交所交易股票2000年1月至2021年12月的月度收益率数据，注意，该数据为excel格式，第一列为股票代码，第二列为日期，第三列为股票的收盘价数据，总共有800余只股票的19万余行数据，需要先对数据进行处理。然后，以2001年1月至2020年12月作为投资组合构造期，在每一个月，首先，计算过去 1个月、3个月、6个月和12个月的累积收益率；然后，在每个月的月末，根据过去1个月、3个月、6个月和12个月的收益率，由低到高分别将所有股票排序，根据排序构造5个等权重投资组合；接下来将这5个组合持有1个月、3个月、6个月或12个月；最后计算每个组合的平均持有期收益率。给出上述过程的python代码，以检验股市中具有惯性效应还是反转效应。注意不要出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'的错误形式。

import numpy as np # 读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 重命名列名为code, date, close data.columns = ['code', 'date', 'close'] # 将日期转换为时间格式 data.date = pd.to_datetime(data.date) #...

解决AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.nn.rnn_cell' has no attribute 'seq2seq'

batch_loss = (loss / int(targ.shape[1])) variables = encoder.trainable_variables + decoder.trainable_variables gradients = tape.gradient(loss, variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients...

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

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使用python创建一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络，该网络有8个输入1个输出1层隐藏层，要求分为两个模块（py文件），且一个是BP网络，另一个是主函数，在每句代码后添加注释；训练集数据存于xlsx表格前3000行中，测试集为之后的40行，且均为float类型，即训练模型时以3000行数据作为训练集，而之后也可以将40行的测试集数据输入模型中并正常运行出结果。并且能够输出各输入的权重。尝试在main模块中实现将训练后的BP网络模型输出为一个文件，绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据。避免'float' object has no attribute 'exp'问题

num_batches = int(np.ceil(x_train_norm.shape[0] / batch_size)) batches_x = np.array_split(x_train_norm, num_batches) batches_y = np.array_split(y_train, num_batches) # 训练网络 for epoch in ...
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Windows平台下的Fastboot工具使用指南

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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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