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

这个错误通常是因为你正在尝试使用NumPy数组的某些方法，但该方法已被弃用或不存在。可能需要检查你的代码并更新使用的方法。以下是一些可能有用的解决方法：

1.检查你的NumPy版本是否最新。你可以使用以下命令升级NumPy：

pip install --upgrade numpy

2.检查你的代码中是否有任何过时的NumPy方法，并将其替换为最新的方法。

3.检查你的代码中是否有任何拼写错误或语法错误。

4.如果你使用的是较旧的NumPy版本，请查看NumPy文档以查找正确的方法。

5.如果你使用的是较新的NumPy版本，请查看NumPy文档以查找正确的方法。

以下是一个可能有用的例子：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用max方法查找数组中的最大值
max_value = arr.max()

# 打印最大值
print("Max value in array: ", max_value)

相关问题

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

`AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'` 这个错误表明你尝试在一个numpy数组对象上使用 `append` 方法，但是 numpy数组并没有 `append` 方法。这是因为numpy数组与Python的列表不同，它不是动态大小的，因此不能直接在数组末尾添加元素。如果你想在一个numpy数组中添加元素，你可以使用以下几种方法：

1. 使用 `numpy.append()` 函数来向数组添加元素。这个函数返回一个新的数组，原数组不会被改变。例如：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.append(a, 4)
print(b)  # 输出: [1 2 3 4]

2. 使用 `numpy.concatenate()` 函数，将数组与一个或多个数组合并。这个函数也可以返回一个新的数组。

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)  # 输出: [1 2 3 4]

3. 如果你想在原地修改数组，可以使用 `numpy.resize()` 或者 `numpy.trim_zeros()` 等方法，这取决于你的具体需求。

请注意，频繁使用这些方法可能会影响性能，因为它们通常涉及到创建新的数组和复制数据。在某些情况下，使用Python的列表（list）可能是更好的选择，尤其是当你需要频繁添加或删除元素时。

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

这个错误是因为NumPy数组没有`values`属性。这个属性通常是pandas DataFrame对象的属性，用于返回DataFrame对象的值（即二维数据）。如果你想获取NumPy数组的值，可以直接使用数组本身。例如，将`error_array = error.values`替换为`error_array = error`即可：

error = self.y_hat - y
error_array = error
error_flat = error_array.ravel()
delta2 = error_flat
delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1)
grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1)
grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)
self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2
self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2
self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1
self.bias1 -= learning_rate * grad_bias1

这样就可以解决这个错误了。