value = double_data.replace(' ', '') # 去除空格 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'replace'

根据错误提示，'numpy.ndarray' 对象没有 'replace' 属性，这是因为 'replace' 是字符串对象（str）的方法，不是数组对象（ndarray）的方法。换句话说，你不能在数组对象上使用 'replace' 方法。

如果你想去除数组元素中的空格，可以考虑使用 numpy.char 模块下的函数，比如使用 numpy.char.replace() 函数来实现替换功能。具体实现可以参考以下代码：

import numpy as np

# 创建一个含有空格的数组
arr = np.array(['apple ', 'banana ', 'orange '])

# 使用 numpy.char.replace() 函数去除空格
arr_without_space = np.char.replace(arr, ' ', '')

# 打印去除空格后的数组
print(arr_without_space)

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in waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这 error 是因为 `shap_values` 对象是一个 numpy 数组，而不是一个 `Explainer` 对象，因此它没有 `base_values` 属性。`base_values` 属性是 `Explainer` 对象的属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基线值。要解决这个问题，你需要将 `shap_values` 对象转换为 `Explainer` 对象，然后再调用 `base_values` 属性。你可以通过以下代码实现：

import shap

# create an explainer object
explainer = shap.Explainer(model, X_train)

# compute shap values
shap_values = explainer(X_test)

# extract base values
base_values = explainer.base_values

这将创建一个 `Explainer` 对象 `explainer`，然后使用它来计算 SHAP 值，并从中提取基线值 `base_values`。

n waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这错误是因为 `shap_values` 变量是一个 numpy 数组，而 numpy 数组没有 `base_values` 属性。`base_values` 是 SHAP 库中 `TreeExplainer` 类的一个属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基准值。如果你使用的是其他 SHAP 解释器，或者没有传递 `base_values` 参数，则不应该期望 `shap_values` 具有 `base_values` 属性。如果你想要使用 `TreeExplainer` 类来计算 SHAP 值，你可以在计算 SHAP 值时指定 `base_values` 参数。如果你使用的是其他解释器，则需要查看该解释器的文档以了解如何传递基准值。