AttributeError: 'list' object has no attribute 'to_numpy'

错误提示中的AttributeError: 'list' object has no attribute 'to_numpy'意味着你在列表对象上调用了to_numpy()方法，而列表对象没有该方法。这个错误表明你正在尝试将一个列表转换为Numpy数组，但是列表对象没有提供to_numpy()方法。你需要确保你正在调用正确的方法来进行数据类型转换。

根据你提供的引用内容，这个错误可能是在使用reportlib库生成PDF时遇到的问题。可能是在转换数据为指定格式以生成PDF中的表格时发生的错误。根据引用中的解释，to_numpy()方法是用于将数据转换为一个Numpy数组的方法。在该方法中，你需要传递正确的数据类型，通常使用DataFrame或Series格式。所以猜测你传入的数据类型不正确，应该尝试使用pandas中的DataFrame将数据类型转换为DataFrame格式来解决这个问题。

你可以尝试以下代码来解决该错误：

通过使用pandas中的DataFrame将数据类型转换为DataFrame格式，你应该能够解决这个问题。

相关问题

AttributeError: list object has no attribute squeeze

AttributeError: list object has no attribute squeeze是因为在列表对象上调用squeeze方法，而列表对象并没有squeeze方法。squeeze方法是numpy数组对象的方法，用于从数组的形状中删除单维度条目。如果想要使用squeeze方法，需要将列表对象转换为numpy数组对象。

以下是一个例子：

import numpy as np

# 将列表转换为numpy数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(a)

# 使用squeeze方法删除单维度条目
b = np.squeeze(a)
print(b)

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

这个错误表示你正在尝试将一个numpy数组转换为另一个numpy数组，但使用了不存在的to_numpy方法。

在numpy中，数组对象没有to_numpy方法。如果你希望将一个numpy数组转换为另一个numpy数组，可以直接使用numpy的array函数。以下是一个示例代码，假设你已经有一个名为array1的numpy数组：

import numpy as np

# 将array1转换为另一个numpy数组array2
array2 = np.array(array1)

print(array2)

这段代码中，我们使用numpy的array函数将array1转换为另一个numpy数组array2，并将其打印出来。注意，这里的array函数并不是将Python列表转换为numpy数组的函数，而是将numpy数组转换为另一个numpy数组的函数。

如果你想将numpy数组转换为Python列表，可以使用tolist方法。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 将numpy数组转换为Python列表
list1 = array1.tolist()

print(list1)

这段代码中，我们使用numpy数组的tolist方法将其转换为Python列表，并将其打印出来。