AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'explained_varience_ratio_'
时间: 2024-06-10 21:02:40 浏览: 18
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)
```
相关问题
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'
在numpy中,'numpy.ndarray'对象没有'log_softmax'属性。因此,当你尝试在'numpy.ndarray'对象上调用'log_softmax'方法时,会出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'的错误。
要解决这个问题,你可以使用PyTorch库中的torch.nn.functional模块来计算'log_softmax'。下面是一个示例代码[^3]:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将numpy数组转换为torch张量
tensor = torch.from_numpy(arr)
# 使用torch.nn.functional中的log_softmax函数计算log_softmax
log_softmax_output = F.log_softmax(tensor, dim=0)
print(log_softmax_output)
```
这样,你就可以使用torch.nn.functional中的log_softmax函数来计算'numpy.ndarray'对象的log_softmax值了。
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute '_data'
这个错误通常是由于在numpy数组上调用了不适用的属性或方法导致的。根据提供的引用内容,有一些解决办法可以尝试。
首先,引用中提到了一个报错"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'mode'"。这个错误可能是由于在一个numpy数组上调用了"mode"属性,而numpy数组没有"mode"属性。可能需要检查代码中对于图片的处理,确保正确使用了合适的库函数。
接下来,引用中也出现了一个报错"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'toarray'"。这个错误可能是由于在一个numpy数组上调用了"toarray"方法,而numpy数组没有"toarray"方法。可能需要查看代码中对于数据转换的部分,确保使用了正确的函数。
最后,引用中提到了一个报错"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'"。这个错误可能是由于在一个numpy数组上调用了"columns"属性,而numpy数组没有"columns"属性。可能需要检查代码中对于数据的处理,确保使用了正确的数据结构。
综上所述,要解决这些AttributeError错误,可以尝试以下几个方法:
1. 检查代码中对于图片处理、数据转换和数据处理的部分,确保使用了正确的库函数和方法。
2. 确保numpy数组被正确地转换为pandas DataFrame对象,以便可以使用DataFrame的属性和方法。
3. 检查代码是否正确使用了合适的数据结构。
请根据具体情况尝试上述方法来解决AttributeError错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘mode](https://blog.csdn.net/weixin_44280724/article/details/129694358)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘toarray](https://blog.csdn.net/weixin_54857966/article/details/128322179)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [决策树可视化(sklearn、graphviz)——python数据分析与挖掘实战 5-2 决策树预测销售量高低](https://download.csdn.net/download/weixin_38668274/14910662)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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