'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_support'
时间: 2023-11-13 12:04:58 浏览: 57
这个错误信息通常是因为你在一个numpy数组上调用了sklearn中的特征选择方法SelectKBest的get_support()方法。而get_support()方法只能在选择器上直接使用,而不能在numpy数组上使用。解决这个问题的方法是将选择器单独命名为一个变量,然后在选择器上使用get_support()方法。具体的代码实现可以参考引用中的示例。
相关问题
'numpy.ndarray' object has no attribute 'get'
发生AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get'错误是因为numpy.ndarray对象没有get方法。通常情况下,get方法是用于从字典中获取值的,而不是从数组中获取值。在你提供的引用中,这个错误是由于在调用toarray()方法时出现的。该方法是将稀疏矩阵转换为稠密矩阵的方法,并不适用于numpy数组。解决这个问题的方法是将Xgroup_smote转换为稀疏矩阵,然后再使用toarray()方法将其转换为稠密矩阵。你可以按照引用中的修改代码进行操作。修改import scipy.sparse行并使用scipy.sparse.lil_matrix(Xgroup_smote).toarray()来替换Xgroup_smote = onehotencoder.fit_transform(Xgroup_smote).toarray()这一行。这样就可以避免'numpy.ndarray' object has no attribute 'get'错误的出现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘toarray](https://blog.csdn.net/weixin_54857966/article/details/128322179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘get_support‘解决方案](https://blog.csdn.net/cairucxk/article/details/115864021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
'numpy.ndarray' object has no attribute 'getInfo'
您遇到的问题是"'numpy.ndarray' object has no attribute 'getInfo'"。这个错误提示表明numpy.ndarray对象没有名为'getInfo'的属性。根据您提供的引用内容,您想将numpy.ndarray格式的图像转换为_io.BufferedReader格式的图像。然而,'getInfo'并不是numpy.ndarray对象的一个有效方法。
要解决这个问题,您可以尝试使用其他方法来将numpy.ndarray格式的图像转换为_io.BufferedReader格式。一种常见的方法是使用io.BytesIO()函数将numpy.ndarray对象转换为二进制数据流,然后使用io.BufferedReader()函数将二进制数据流转换为_io.BufferedReader格式。
下面是一个示例代码,演示了如何将numpy.ndarray格式的图像转换为_io.BufferedReader格式:
```python
import numpy as np
import io
# 假设您已经有一个名为image的numpy.ndarray对象
# 将numpy.ndarray对象转换为二进制数据流
image_bytes = io.BytesIO()
np.save(image_bytes, image)
image_bytes.seek(0)
# 将二进制数据流转换为_io.BufferedReader格式
image_buffer = io.BufferedReader(image_bytes)
# 现在,您可以使用image_buffer发送图像文件了
# 例如,使用requests.post()发送图像文件
response = requests.post(url, files={'image': image_buffer})
```
请注意,上述代码中的url是您要发送图像文件的目标URL。您需要根据实际情况进行相应的修改。