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

针对您的问题，我将分别回答两个部分。

针对引用中的问题，即解决`AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'`错误，可以按照以下步骤进行解决：

1. 首先，确保您的TensorFlow版本是兼容的。在TensorFlow 2.0及更高版本中，`contrib`模块已被移除，因此会出现该错误。如果您使用的是TensorFlow 2.0及更高版本，请使用新的API替代`contrib`模块中的功能。

2. 如果您的代码中使用了`contrib`模块中的特定功能，可以尝试使用其他替代方法或库来实现相同的功能。例如，如果您使用`contrib.layers`来定义神经网络层，可以使用`tf.keras.layers`来替代。

3. 如果您的代码中使用了旧版本的TensorFlow，并且依赖于`contrib`模块中的功能，可以尝试降低TensorFlow版本来解决该问题。您可以使用以下命令安装旧版本的TensorFlow：

   pip install tensorflow==1.15

针对引用中的问题，即为什么别人的`shap_values`会自带`base_values`以及`data`属性，可能有以下几种情况：

1. `shap_values`是一个自定义函数或类的实例，其中`base_values`和`data`属性是该函数或类的属性之一。这意味着在创建`shap_values`对象时，这些属性会自动添加到对象中。

2. `shap_values`是一个库或框架中的函数或类，其中`base_values`和`data`属性是该函数或类的默认属性。这意味着在调用该函数或创建该类的实例时，这些属性会自动添加到返回的对象中。

3. `shap_values`是一个字典或其他数据结构，其中`base_values`和`data`是字典的键或数据结构的属性。这意味着在访问`shap_values`对象时，可以通过键或属性名称来获取`base_values`和`data`的值。

具体而言，要了解为什么别人的`shap_values`对象具有这些属性，需要查看代码或文档中关于`shap_values`的定义和用法。