rows = system.shape[0] ^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

在这个错误提示中，`AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'`意味着你在尝试访问一个列表对象（这里是`system`，因为你之前已经将其转换为一个列表`sparse_systems`）的`shape`属性，而列表并没有这个属性。`shape`通常是用于访问numpy数组或pandas DataFrame等结构化数据对象的维度信息。

如果你想要获取`sparse_systems`列表中每个元素的形状（即其对应的稀疏矩阵的维度），你需要迭代列表并单独获取每个`csr_matrix`对象的`shape`。修正后的代码可能是这样的：

rows_list = []
cols_list = []
tiers_list = []

for sparse_matrix in sparse_systems:
    row, col, tier = sparse_matrix.shape
    rows_list.append(row)
    cols_list.append(col)
    tiers_list.append(tier)

# 获取每个稀疏矩阵的维度分别作为单独的列表

现在你可以根据需要使用`rows_list`, `cols_list`, 和 `tiers_list`来跟踪每个矩阵的维度。

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rows, cols = img.shape AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'报错怎么处理

这个错误通常是因为img对象为None，而None对象没有shape属性。要解决这个问题，你可以检查一下img对象是否正确加载了图像。确保你使用的图像路径是正确的，并且图像文件存在。另外，还要确保你使用的图像加载函数返回了正确的图像对象。如果问题仍然存在，可以尝试使用其他图像加载函数或者检查代码中的其他可能导致NoneType错误的地方。

rows, cols = image.shape[:3] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

这个错误提示表明 image 变量是 NoneType 类型，没有 shape 属性。可能是因为 image 变量没有被正确地初始化或赋值导致的。需要检查代码中对 image 变量的操作，确保其被正确地初始化或赋值。