AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'hist'

在Python中，AttributeError通常表示对象没有该属性或方法。在你提供的引用中，错误信息是"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'hist'"，意味着你正在尝试在一个numpy数组对象上调用hist方法，但该对象没有hist属性。

要解决这个问题，你可以使用matplotlib库来绘制直方图，而不是使用numpy数组的hist方法。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个numpy数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用matplotlib绘制直方图
plt.hist(data)
plt.show()

这段代码将创建一个包含数据[1, 2, 3, 4, 5]的numpy数组，并使用matplotlib的hist函数绘制直方图。最后，使用plt.show()显示直方图。

相关问题

'numpy.ndarray' object has no attribute 'hist'怎么处理

这个错误信息 "AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'hist'" 表示你尝试在一个 `numpy` 数组对象上调用了名为 `hist` 的属性或方法，但 `numpy.ndarray` 类并没有这样的属性。`hist` 通常是数据可视化库如 `matplotlib` 中用于绘制直方图的功能。

解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 检查是否导入了正确的库：确认你已经导入了 `matplotlib.pyplot` 或者直接使用 `plt.hist()` 函数，因为 `hist` 方法通常是在这个库里。

   import matplotlib.pyplot as plt

2. 确保你的数组适合绘图：不是所有的 `numpy` 数组都支持直接绘图，比如，数值应该是连续的而不是分类的。

3. 如果你是从 `pandas` 数据框中获取的数据，记得先转换成普通的 `numpy` 数组或者使用 `df.plot.hist()`。

4. 如果你是想在 `numpy` 数组上创建直方图，你应该使用 `numpy.histogram()` 函数，然后单独用 `plt.bar()` 或其他函数展示结果。

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data是一个numpy数组
data = np.random.randn(1000)

# 使用numpy的histogram方法
hist, bins = np.histogram(data, bins=20)
plt.bar(bins[:-1], hist)
plt.show()

AttributeError: 'numpy.timedelta64' object has no attribute 'hist'

AttributeError: 'numpy.timedelta64' object has no attribute 'hist'是一个错误提示，意味着在使用numpy的timedelta64对象时，尝试调用了不存在的hist属性。

numpy的timedelta64对象是用于表示时间间隔的数据类型，它不具备hist方法。hist方法是用于绘制直方图的，通常用于处理数值型数据。

如果你想对numpy的timedelta64对象进行直方图分析，可以先将其转换为数值型数据，然后再使用hist方法进行绘制。

以下是一种可能的解决方法：
1. 将timedelta64对象转换为数值型数据，可以使用astype方法将其转换为整数或浮点数类型。
2. 使用转换后的数值型数据进行直方图分析，可以使用matplotlib库中的hist方法进行绘制。