attributeerror: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'corr'

时间: 2023-05-31 12:17:55 浏览: 934

回答1:

这个错误是因为 numpy.ndarray 对象没有 corr 属性。可能是因为你尝试在一个 numpy 数组上调用 corr 方法,但是 corr 方法只能在 pandas DataFrame 或 Series 上使用。你需要将 numpy 数组转换为 pandas DataFrame 或 Series,然后再调用 corr 方法。

回答2:

在使用Python编写程序时,有时候会出现"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'corr'"的报错信息。这是因为程序中调用了一个在numpy模块中定义的属性"corr",但是这个属性在当前的numpy数组对象中是不存在的。

一般情况下,numpy数组对象可以使用corrcoef方法来计算两个数组之间的相关系数。但是如果程序中使用了更加复杂的计算方式,可能会导致出现错误信息。

解决这个问题的方法是检查程序中的代码,确认是否调用了不存在的属性或方法。如果有,需要根据实际情况修改程序,同时还需要考虑其他可能导致报错的原因。

此外,还可以考虑更新numpy模块的版本。有时候,旧版本的numpy模块可能会存在一些已知的问题和错误,如果更新到最新版本,可能会解决这个问题。

总之,解决"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'corr'"的报错信息需要仔细检查程序中的代码,确认是否调用了不存在的属性或方法,并根据实际情况修改程序。同时,也可以尝试更新numpy模块的版本,看是否可以解决这个问题。

回答3:

这个错误表示您试图在一个numpy数组上调用一个名为"corr"的属性或方法,但是该属性或方法不可用。通常,"corr"是pandas数据框的属性,可以计算变量之间的相关性。因此,如果您在一个numpy数组上调用它,就会出现这个错误。

要解决这个错误,您可以尝试一个或多个以下步骤:

  1. 将numpy数组转换为pandas数据框。这可以通过使用"pandas.DataFrame"函数来实现。例如,如果您的numpy数组名为"my_array",则可以使用"df = pandas.DataFrame(my_array)"将其转换为数据框。然后,您可以在数据框上使用"df.corr()"方法来计算相关性。

  2. 使用numpy的相关性函数。numpy具有用于计算相关性的函数,例如"numpy.corrcoef"或"numpy.cov"。这些函数返回一个矩阵,其中包含变量之间的相关性或协方差。但是,这些函数不能像pandas数据框那样提供详细的相关性摘要。

  3. 仔细检查您的代码并确定出现错误的位置。您可能会发现,在numpy数组上调用"corr"可能是一个笔误,并且您可能需要使用其他函数或方法来实现所需的功能。例如,如果您想计算变量之间的相关性,您可以使用"numpy.corrcoef"。

无论您选择哪种方法,都需要确保您的代码正确并避免使用不存在的属性或方法。在遇到错误时,建议使用调试器或打印语句来跟踪代码并找到错误的位置。

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--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 4 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵,即给出了任意两个变量之间的相关系数 ----> 5 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 6 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True 7 cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 File c:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future np.{attr} will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full numpy.testing namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations出现的问题

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