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

这个错误是由于在使用numpy的ndarray时，调用了一个不存在的属性名。在这个错误信息中，'explained_varience_ratio_'这个属性名被拼写错误了。正确的拼写应该是"explained_variance_ratio_"。

这个属性名通常出现在使用PCA（Principal Component Analysis）时。在sklearn的PCA中，explained_variance_ratio_表示每个主成分所解释的方差比例，它是一个数组，数组长度等于主成分数量。

如果你想要使用PCA并获取每个主成分的方差比例，可以参考下面的代码：

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 创建一个样本矩阵
X = np.array([[0.5, 0.1, 0.3], [0.4, 0.2, 0.1], [0.7, 0.6, 0.5], [0.9, 0.8, 0.3]])

# 创建PCA对象
pca = PCA(n_components=3)

# 拟合样本矩阵
pca.fit(X)

# 获取每个主成分所解释的方差比例
variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_
print(variance_ratio)

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AttributeError: numpy.ndarray object has no attribute to

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法回答您的问题。因为您提供的引用内容中并没有出现"to"这个属性或方法。请您提供更多的信息或者引用内容，以便我更好地回答您的问题。谢谢！

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AttributeError: numpy.ndarray object has no attribute corr

这个错误通常是因为在使用 `corr()` 方法时，对象不是 pandas DataFrame 或 Series 类型，而是 numpy.ndarray 类型。因此，需要将 numpy 数组转换为 DataFrame 或 Series 类型，然后再使用 `corr()` 方法。

例如，如果你有一个名为 `arr` 的 numpy 数组，你可以将其转换为 DataFrame 类型：

import pandas as pd
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
df = pd.DataFrame(arr)

corr_matrix = df.corr()

这样就可以使用 `corr()` 方法计算 DataFrame 的相关性矩阵了。