'numpy.ndarray' object has no attribute 'from_matrix'

在NumPy库中，`ndarray`是一个基本数据结构，它代表的是多维数组。然而，`from_matrix`并不是`numpy.ndarray`的内置属性。`from_matrix`可能是某个特定模块或函数的名称，比如在某些版本的Scipy（科学计算库）里有一个叫做`scipy.sparse.csr_matrix.from_array`的方法，可以将二维数组转换为压缩稀疏行矩阵。

如果你看到这个错误，那通常表示你在尝试使用`from_matrix`操作`numpy.ndarray`，但实际上应该使用NumPy提供的其他创建数组的方式，如`np.array()`、`np.zeros()`、`np.ones()`等，或者查阅相关文档确认正确的函数名和导入路径。

相关问题

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。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'set_xtic

引用\[1\]中的错误信息表明在代码中使用了一个名为`toarray()`的方法，但是该方法在`numpy.ndarray`对象中不存在。引用\[2\]中的修改建议使用了`scipy.sparse.lil_matrix`方法将`Xgroup_smote`转换为稀疏矩阵，并使用`toarray()`方法将其转换为普通的NumPy数组。这可能是为了解决`toarray()`方法不存在的问题。引用\[3\]中的错误信息表明在绘制图表时出现了问题，具体是在`draw_violins`函数中的`fill_betweenx`或`fill_between`方法上。这可能是由于传递给这些方法的参数有问题导致的。

根据提供的信息，问题是关于`'numpy.ndarray' object has no attribute 'set_xtic`的。根据错误信息，`set_xtic`方法在`numpy.ndarray`对象中不存在。这可能是由于代码中使用了错误的方法名或者对象类型不正确导致的。请检查代码中是否正确使用了`set_xticks`或者`set_xticklabels`方法，并确保对象类型正确。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘fill_betweenx](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/126412911)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]