numpy.ndarray' object has no attribute 'values'

这个错误通常是因为numpy.ndarray对象没有values属性导致的。values属性是pandas中Series和DataFrame对象的属性，用于返回对象的值数组。如果你想在numpy数组中获取值，请使用numpy数组的属性，例如shape、dtype等。以下是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr.shape) # 输出：(5,)
print(arr.dtype) # 输出：int64

相关问题

numpy.ndarray object has no attribute values

这是一个 Python 的错误信息，表示 numpy 的 ndarray 类型对象没有 values 属性。可能是因为你想使用 Pandas 的 DataFrame 中的 values 属性来获取 ndarray 类型的数据，但是误用在了一个不支持 values 属性的类型上。建议仔细检查代码，查找并解决对该属性的误用。

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。