AttributeError: type object 'array.array' has no attribute 'reshape'

AttributeError: type object 'array.array' has no attribute 'reshape' 错误提示表明在调用array.array类型对象的reshape方法时出现了错误，因为array.array类型对象没有reshape属性。

解决这个问题的方法是首先确认你正在调用的对象是NumPy数组而不是array.array对象。NumPy数组是具有reshape方法的，而array.array对象不具备该方法。

如果你确定你的对象是NumPy数组，那么可能是因为没有正确导入NumPy库导致的。请确保你在代码开头正确导入了NumPy库，如：

import numpy as np

另外，如果对象确实是array.array对象，你可以考虑使用其他方法来改变对象的形状，例如使用list进行转换。具体的解决方法可能取决于你的代码和使用情况，我建议你检查代码中对对象的操作并确定是否使用了正确的数据类型。

相关问题

AttributeError: 'array.array' object has no attribute 'reshape'

`AttributeError: 'array.array' object has no attribute 'reshape'` 是一个Python编程中常见的错误提示。这个错误意味着你尝试在一个`array.array`对象上调用`reshape()`方法，但这个对象实际上并不支持这个操作。`reshape()`是用于改变NumPy数组（`numpy.array`）形状的方法，而`array.array`是Python标准库中的一个数据结构，它不像NumPy那样提供那么多高级功能。

`array.array`主要用于存储固定类型的小数组，如果你需要对数据进行复杂的操作，如调整形状，应该使用NumPy数组（`np.array`）。如果你确实想在`array.array`上调用`reshape()`，你需要确保你正确地导入了NumPy并使用`np.array()`将它转换为NumPy数组。

AttributeError: module 'numba.cuda' has no attribute 'filter'

非常抱歉，我之前给出的代码存在错误。Numba库中没有名为`filter`的函数来应用滤波器。为了在GPU上应用滤波器，我们可以使用CuPy库的`cupyx.scipy.signal.lfilter`函数。

请尝试使用以下修改后的代码：

import numpy as np
import cupy as cp
from cupyx.scipy import signal

class Channelizer(object):
    """
    Channelizer object.
    \param filter_coeffs: Filter coefficient array.
    """

    _channel_num: int
    _filter_coeffs: np.ndarray

    def __init__(
            self,
            filter_coeffs: np.ndarray,
            channel_num: int = 8):
        assert isinstance(channel_num, int)
        self._filter_coeffs = np.reshape(filter_coeffs, (channel_num, -1), order='F')
        self._channel_num = channel_num

    @RunTime  # 计算代码运行时间
    def dispatch(
            self,
            data: np.ndarray
            ) -> np.ndarray:

        # Make the data length an integer multiple of the number of channels.
        disp_len = int(np.ceil(data.size / self._channel_num))
        patch_size = int(disp_len * self._channel_num - data.size)
        patch_data = np.concatenate((data, np.zeros(patch_size)))
        reshape_data = np.reshape(patch_data, (self._channel_num, -1), order='F')
        polyphase_data = cp.flipud(cp.asarray(reshape_data))

        nv = cp.arange(disp_len)
        prefilt_data = polyphase_data * ((-1) ** nv)

        # Polyphase filter bank
        filt_data = cp.zeros(prefilt_data.shape, dtype=complex)
        for k in range(self._channel_num):
            filt_data[k] = signal.lfilter(self._filter_coeffs[k], [1.0], prefilt_data[k])

        postfilt_data = cp.zeros(prefilt_data.shape, dtype=complex)
        for k in range(self._channel_num):
            postfilt_data[k] = filt_data[k] * ((-1) ** k) * cp.exp(-1j * np.pi * k / self._channel_num)
        dispatch_data = cp.fft.fft(postfilt_data, axis=0)
        return cp.asnumpy(dispatch_data)

在上述代码中，我们使用`cupyx.scipy.signal.lfilter`来应用滤波器，该函数可以在GPU上运行。我们还更新了导入语句，以确保正确导入相关函数。

请注意，这只是一个修改建议，并不能保证一定能解决问题。如果问题仍然存在，请提供详细的错误信息和相关代码，以便我们能更好地帮助您。