AttributeError: 'numpy.int32' object has no attribute 'split'怎么修改

AttributeError: 'numpy.int32' object has no attribute 'split'错误是因为你尝试在一个numpy.int32类型的对象上调用split方法，但是该类型并没有split方法。split方法通常用于字符串类型的对象。

要解决这个问题，你需要确保你调用split方法的对象是一个字符串类型的对象，而不是一个numpy.int32类型的对象。你可以使用str()函数将numpy.int32类型的对象转换为字符串类型，然后再调用split方法。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个numpy.int32类型的对象
num = np.int32(12345)

# 将numpy.int32类型的对象转换为字符串类型
num_str = str(num)

# 调用split方法
result = num_str.split()

print(result)

这样就可以避免AttributeError: 'numpy.int32' object has no attribute 'split'错误了。

相关问题

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

这个错误是因为在代码中使用了`startswith`方法，但是该方法只能用于字符串类型的数据，而不适用于`numpy.int64`类型的数据。在引用中提到了解决这个问题的方法。可以将要遍历的列的数据类型转换为字符串类型。在这种情况下，可以使用`astype(str)`方法将`patient`列的数据类型转换为字符串类型。修改后的代码如下：

def charlson(day):
    patient = patient = 2

这样修改后，应该就能解决`AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'startswith'`的问题了。引用中提到了这个解决方法。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* ['numpy.int64' object has no attribute 'startswith'解决办法](https://blog.csdn.net/youruolinmc/article/details/79066170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [import obspy报错‘numpy.int64‘ object has no attribute ‘split‘`](https://blog.csdn.net/weixin_44001547/article/details/122727400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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

抱歉，我犯了一个错误。`ndarray` 对象没有 `append` 方法，因此不能直接 `append` 将元素添加到 `array` 中。

为了解决这个问题，我们可以使用 `numpy` 提供的 `numpy.append()` 函数来向 `ndarray` 中添加元素。以下是修正后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def calculate_density(file_path, z_min, z_max, num_slices):
    atom_count = np.zeros(num_slices)
    volume = np.zeros(num_slices)
    z_values = np.array([])

    with open(file_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
        data_lines = lines[9:]  # 跳过前面的 header

        for line in data_lines:
            values = line.split()
            atom_id = int(values[0])
            atom_type = int(values[1])
            vz = float(values[3])
            z = float(values[8])

            if z >= z_min and z <= z_max:
                slice_index = int((z - z_min) / (z_max - z_min) * num_slices)
                atom_count[slice_index] += 1
                z_values = np.append(z_values, z)

        for i in range(num_slices):
            slice_height = (z_max - z_min) / num_slices
            volume[i] = slice_height * atom_count[i]
    
    density = atom_count / volume
    return density, z_values

# 使用示例
file_path = 'dump.lammpstrj'
z_min = 0
z_max = 60
num_slices = 100

density, z_values = calculate_density(file_path, z_min, z_max, num_slices)

# 绘制密度曲线
plt.plot(z_values, density)
plt.xlabel('z')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Density Profile')
plt.show()

通过使用 `numpy.append()` 函数，我们可以将元素添加到 `ndarray` 中。现在，这个问题应该得到解决。

希望这次的修改能够解决问题！如果您还有其他问题，请随时提问。