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

### 回答1：
这是因为 numpy.ndarray 对象没有 to_csv 属性。numpy.ndarray 对象是一种用于存储数值数组的数据类型，它并没有提供将数组写入 CSV 文件的方法。您可以使用 pandas 库中的 DataFrame 对象将 numpy.ndarray 对象转换为 DataFrame 对象，然后使用 DataFrame 对象的 to_csv 方法将数据写入 CSV 文件。

### 回答2：
首先， 'numpy.ndarray' 是一个Numpy库里面的数组对象。这个对象的作用是来存储一组数据的，可以是数字、字符串、布尔值等等。

当我们想要将一个数组对象以CSV的形式保存到本地文件时，我们可以使用pandas库里的to_csv()函数。但是，如果我们直接使用numpy库里的数组对象调用to_csv()函数，会遇到一个错误提示：'numpy.ndarray' object has no attribute 'to_csv'。

原因是Numpy数组对象并没有内置to_csv()函数，所以我们不能用这个函数来直接将一个数组保存到CSV文件里面。相反，我们可以将numpy.ndarray转换为pandas.DataFrame对象，然后再使用to_csv()函数将其保存成CSV文件。

要将numpy数组转换成pandas的DataFrame对象是非常简单的，只需要使用DataFrame()函数即可。

例如：

import pandas as pd
import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
df = pd.DataFrame(arr)
df.to_csv('file.csv')

以上代码中，我们先用np.array()函数创建一个包含两行三列的numpy数组，然后再将这个数组转换成pandas.DataFrame对象。最后，我们使用DataFrame对象的to_csv()函数来将数据保存到名为'file.csv'的CSV文件中。

总结一下，在python中，我们想要将一个numpy数组以CSV的形式输出保存到文件里面，需要将该数组转换成pandas.DataFrame对象才行。否则，我们会看到'to_csv()函数不存在'的错误提示。

### 回答3：
在Python中，numpy库是一个非常常用的科学计算库，用于处理向量化操作，如数组和矩阵等。在使用numpy库时，有时会遇到一个错误提示”'numpy.ndarray' object has no attribute 'to_csv'”。这个错误提示的意思是numpy中的ndarray对象没有to_csv方法，也就是不能直接使用to_csv方法将数组保存为CSV文件。

通常我们使用pandas库的dataframe对象来进行CSV文件的读写操作。这是因为pandas库可以非常方便的处理CSV文件，其中包括读取和导出的操作。而numpy库并不像pandas库一样，专门设计用于CSV文件的操作。因此，如果我们想要将一个numpy数组保存为CSV文件，首先需要将其转化为pandas的dataframe格式，然后再使用dataframe对象的to_csv方法将其导出为CSV文件。

下面是将numpy数组转化为dataframe的方法：

import pandas as pd
import numpy as np
 
data = np.array([[1,2],[3,4]])
 
data_df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])
# 给每一列添加列名

接着，可以使用dataframe对象的to_csv方法将其保存为CSV文件：

data_df.to_csv('data.csv',index=False)
# 将data1_df导出为csv文件

其中，index参数是用于标识是否将行标签写入CSV文件中的，若为True，则会将行标签写入，否则不会。如果不希望将行标签写入到CSV文件中，则可以将index参数设置为False。

总之，要将一个numpy数组导出为CSV文件，先将其转化为pandas的dataframe格式，然后再使用to_csv方法导出即可。