AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'rolling'

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'rolling'是错误提示，意味着在使用numpy库中的float64对象时，尝试调用了名为'rolling'的属性，但该属性在float64对象中不存在。

numpy.float64是numpy库中的一种数据类型，它表示一个64位浮点数。然而，浮点数类型并没有rolling属性，因此当我们尝试在float64对象上调用rolling属性时，就会出现AttributeError。

通常情况下，rolling是pandas库中的一个函数，用于计算滚动统计量。如果你想在numpy数组上使用rolling函数，你需要先将其转换为pandas的DataFrame或Series对象。

以下是一些可能导致该错误的常见原因：
1. 你可能忘记导入pandas库。
2. 你可能没有将numpy数组转换为pandas的DataFrame或Series对象。

如果你能提供更多的上下文信息，我可以给出更具体的解决方案。

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AttributeError: numpy.float64 object has no attribute append

这个错误提示意味着你试图在一个 numpy.float64 对象上调用 append 方法，但是该对象并没有这个方法。numpy.float64 是一个标量类型，它不支持 append 操作。如果你想要将多个 float64 值存储到一个数组中，可以使用 numpy 数组或 Python 列表。

下面是一个使用 numpy 数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的 float64 数组
arr = np.array([], dtype=np.float64)

# 向数组中添加元素
arr = np.append(arr, 1.0)
arr = np.append(arr, 2.0)
arr = np.append(arr, 3.0)

print(arr)  # 输出 [1. 2. 3.]

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'numpy'

这个错误通常是因为你尝试在一个numpy.float64对象上调用numpy方法，但是numpy.float64对象没有该方法。解决这个问题的方法是将该对象转换为numpy数组，然后再调用该方法。以下是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个numpy.float64对象
x = np.float64(3.14)

# 尝试调用numpy方法会导致AttributeError
x.numpy()

# 将对象转换为numpy数组，然后再调用numpy方法
np.array(x).numpy()