AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'sqrt'. Did you mean: 'sort'?

这个错误通常是因为numpy数组中的元素类型不正确导致的。在这种情况下，可能需要将数组中的元素类型更改为正确的类型。另外，还可以尝试使用numpy中的函数来代替Python内置的函数。例如，在这种情况下，可以使用numpy中的sqrt函数来计算平方根。以下是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个包含float类型元素的numpy数组
arr = np.array([1.0, 4.0, 9.0, 16.0])

# 尝试使用Python内置的sqrt函数计算平方根
# 这会导致AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'sqrt'
# print(math.sqrt(arr))

# 使用numpy中的sqrt函数计算平方根
print(np.sqrt(arr)) # 输出：[1. 2. 3. 4.]

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if road_cloud.compute_obb().intersects(line): AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'compute_obb'

非常抱歉，我的代码有误。`road_cloud`是一个numpy数组，不能直接调用Open3D的点云方法。需要先将numpy数组转为Open3D的点云对象，然后才能调用点云方法。下面是修改后的代码：

import numpy as np
import open3d as o3d

# 读取道路点云txt文件和gps轨迹文件
road_cloud = np.loadtxt("road_cloud.txt")
gps_track = np.loadtxt("gps_track.txt")

# 将道路点云转为Open3D的点云对象
cloud = o3d.geometry.PointCloud()
cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(road_cloud)

# 计算每个轨迹点之间的曲线距离
distances = []
for i in range(len(gps_track)-1):
    p1 = gps_track[i]
    p2 = gps_track[i+1]
    dist = np.sqrt(np.sum((p2-p1)**2))
    distances.append(dist)

# 遍历每个轨迹点，检测视点与下一个轨迹点之间是否有障碍物
for i in range(len(gps_track)-1):
    # 将当前轨迹点作为视点
    viewpoint = gps_track[i]
    print("Viewpoint:", viewpoint)

    # 找到下一个有障碍物的轨迹点
    next_obstacle_index = i+1
    for j in range(i+1, len(gps_track)):
        endpoint = gps_track[j]
        line = o3d.geometry.LineSet()
        line.points = o3d.utility.Vector3dVector([viewpoint, endpoint])
        line.lines = o3d.utility.Vector2iVector([[0, 1]])
        if cloud.compute_obb().intersects(line):
            break
        else:
            next_obstacle_index = j

    # 计算视点与下一个有障碍物的轨迹点之间的曲线距离
    distance = np.sum(distances[i:next_obstacle_index])
    print("Distance to next obstacle:", distance)

# 可视化结果
pcd = o3d.geometry.PointCloud()
pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(road_cloud)
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

这个代码中，我们先将`road_cloud`转为Open3D的点云对象`cloud`，然后使用`cloud.compute_obb()`来计算点云的OBB包围盒。

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[14], line 7 5 a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) 6 b = a/103 ----> 7 preds.append(b) 8 #calculate rmse 10 rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'错误怎么解决

这个错误是因为 `preds` 是一个 `numpy.ndarray` 类型的对象，而该类型没有 `append` 方法。解决这个问题的方法有多种，下面是其中两种：

方法一，使用 `numpy.append` 函数：

preds = np.append(preds, b)

方法二，将 `preds` 转换为 Python 内置的列表类型，使用 `append` 方法：

preds = preds.tolist()
preds.append(b)

请根据你的具体情况选择适合的解决方法。