new_data = new_data.values.reshape(-1, 1) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'

这个错误提示显示你的 `new_data` 对象是一个 `numpy.ndarray` 类型的数组，并没有 `values` 属性。`values` 属性在 pandas 的 DataFrame 类型中才有。

你可以尝试直接将 `new_data` 数组传入模型进行训练或预测，而不需要将其转换为 DataFrame 类型。如果你确实需要将其转换为 DataFrame，可以使用 `pd.DataFrame(new_data)` 将其转换。

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values_2d = np.reshape(shap_values, (shap_values.shape[0], -1)) AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

这个错误是因为你传递给reshape函数的参数是一个列表对象，而reshape函数的参数应该是一个NumPy数组对象。你需要将列表对象转换为NumPy数组对象，然后再使用reshape函数进行变形操作。你可以使用NumPy的array函数将列表转换为数组，例如：

import numpy as np

shap_values = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
shap_values_array = np.array(shap_values)
values_2d = np.reshape(shap_values_array, (shap_values_array.shape[0], -1))

在这个例子中，我们首先定义了一个包含列表的变量shap_values，然后使用NumPy的array函数将其转换为NumPy数组对象shap_values_array。最后，我们使用reshape函数对数组进行变形操作，并将结果存储在values_2d变量中。

print(img.reshape(1,-1)) AttributeError:'NoneType' object has no attribute 'reshape

在Python中，`AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'reshape'`这个错误通常发生在尝试对 `None` 类型的对象调用 `reshape` 方法时。`reshape` 是 `numpy` 库中的一个方法，用于改变数组的形状，但只有当该对象是一个有效的 `numpy` 数组（不是 `None`）时才能使用。

`img.reshape(1,-1)` 这一行代码可能是试图将 `img` 转换为行向量，如果 `img` 的值是 `None`，说明可能有以下几个情况：

1. `img` 变量没有被正确初始化或赋值，可能是从某个函数返回时没有返回值，或者之前的操作导致其值丢失了。
2. `img` 是一个需要经过某种处理（如读取文件、网络请求等）后才能得到的结果，但在处理过程中出错，没有返回有效的 `numpy` 数组。

解决这个问题，你需要检查 `img` 是否已经被正确地获取和转换为 `numpy` 数组。可以尝试添加一些条件判断，或者在执行 `reshape` 前确认 `img` 是否不是 `None`：

if img is not None:
    img = img.reshape(1, -1)

或者在可能导致 `img` 为 `None` 的地方添加异常处理：

try:
    img = img.reshape(1, -1)
except TypeError:
    print(f"Error: img is None or cannot be reshaped.")