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

抱歉，我之前的回答有误。如果你使用的是NumPy数组，你可以使用`argsort()`函数来实现按某一列排序而保持行不变。以下是一个修正后的示例代码：

import numpy as np

# 二维数组
arr = np.array([[1, 4, 3],
                [2, 7, 5],
                [5, 1, 6]])

# 按第一列排序
sorted_indices = arr[:, 0].argsort()
sorted_arr = arr[sorted_indices]

print(sorted_arr)

输出结果为：

[[1 4 3]
 [2 7 5]
 [5 1 6]]

在这个示例中，我们使用`argsort()`函数获取按照第一列排序后的索引顺序。然后，我们使用这些索引对原始数组进行切片操作，以获得按照指定列排序的新数组。请注意，NumPy数组中的排序操作不会改变原始数组，而是返回一个排序后的新数组。

相关问题

'numpy.ndarray' object has no attribute 'sort_values'

### 回答1：
The error message you're seeing suggests that you're trying to call the `sort_values` method on a NumPy array, but this method doesn't exist for NumPy arrays. This method is specific to Pandas DataFrames and Series.

If you want to sort a NumPy array, you can use the `sort` method instead. For example:

import numpy as np

arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
arr.sort()
print(arr)

This will output:

[1 1 2 3 3 4 5 5 6 9]

If you need to sort a NumPy array based on the values in another array, you can use `np.argsort` to get the indices that would sort the array, and then use those indices to sort the original array. For example:

import numpy as np

values = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3])
indices = np.argsort(values)
sorted_values = values[indices]
print(sorted_values)

This will output:

[1 1 2 3 3 4 5 5 6 9]

I hope this helps! Let me know if you have any further questions.

### 回答2：
`numpy.ndarray`是一个用于存储多维数组的numpy库中的类。它是一个固定大小的同类型元素的数组，不包含所谓的索引或标签。因此，`numpy.ndarray`没有`sort_values`这个属性。

要对numpy数组进行排序，可以使用`numpy.sort`函数。`numpy.sort`函数默认会返回一个已经排序的新数组，并且不会改变原始数组。如果想要在原始数组上进行排序，可以使用数组的`sort`方法。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个5个元素的一维数组
arr = np.array([5, 3, 1, 4, 2])

# 使用numpy.sort函数对数组进行排序，返回一个新数组
sorted_arr = np.sort(arr)

# 打印排序后的数组
print(sorted_arr)  # 输出：[1 2 3 4 5]

# 使用数组的sort方法对数组进行原地排序（会改变原始数组）
arr.sort()

# 打印原始数组
print(arr)  # 输出：[1 2 3 4 5]

在这个例子中，我们首先创建了一个包含5个元素的一维数组`arr`，然后使用`np.sort`函数对数组进行排序，返回一个新数组`sorted_arr`。最后，我们使用数组的`sort`方法对原始数组`arr`进行了原地排序。通过打印结果，我们可以看到数组已经按照升序进行了排序。

因此，如果需要对numpy数组进行排序，可以使用`np.sort`函数或者数组的`sort`方法，而不是`sort_values`属性。

### 回答3：
`numpy.ndarray`对象没有`sort_values`属性。

`numpy.ndarray`是NumPy库中的一个多维数组对象，用于存储和操作数值数据。它是一个基于C语言的数据结构，因此在Python中创建和操作NumPy数组比使用内置的Python列表更高效。

而`sort_values`是Pandas库中的一个DataFrame对象的方法，用于对数据按照指定的列进行排序。Pandas库是用于数据分析和数据处理的强大工具，具有处理和分析大型数据集的能力。

因此，如果出现"numpy.ndarray" object has no attribute 'sort_values'的错误，很可能是因为代码中使用了一个NumPy数组对象，而尝试访问了Pandas中的`sort_values`方法。由于NumPy数组对象不具有该方法，所以会出现该错误。

要解决这个问题，可以考虑以下几种方法：
1. 检查导入的库是否正确。确保导入了NumPy库（`import numpy as np`）和Pandas库（`import pandas as pd`）。
2. 检查代码中的变量是否正确。确认数组对象是一个NumPy数组（`numpy.ndarray`）而不是Pandas的DataFrame（`pandas.DataFrame`）。如果想要使用`sort_values`方法，需要使用Pandas库中的DataFrame对象。
3. 如果确实需要对NumPy数组进行排序操作，可以使用NumPy库中的`np.sort()`函数进行排序。例如，`np.sort(array)`可以对NumPy数组`array`按照默认顺序进行排序。

综上所述，解决该问题的关键是明确使用的数据对象类型，以及导入正确的库并调用相应的方法。

points1 = np.array([list(keypoint1[x.queryIdx].pt) for x in good_matches]).astype(int) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'queryIdx'

这个错误可能是因为 `good_matches` 不是由 `cv2` 库中的 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数返回的 `DMatch` 对象列表。这些对象包含了匹配关键点的信息，其中包括匹配的两个关键点的索引。

请确保在使用 `good_matches` 之前，已经通过 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数获得了 `DMatch` 对象列表。你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用 `cv2` 库中的 `ORB` 或 `SIFT` 算法对两张图片提取关键点和特征描述符。

2. 然后，使用 `cv2` 库中的 `BFMatcher` 或 `FlannBasedMatcher` 函数将两张图片的特征描述符进行匹配，并返回 `DMatch` 对象列表。

3. 最后，根据 `DMatch` 对象列表，提取出匹配关键点的信息，如下所示：

# 使用 BFMatcher 进行关键点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
good_matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)[:10]

# 提取匹配关键点的信息
points1 = np.array([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).astype(int)
points2 = np.array([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).astype(int)

在上面的代码中，`kp1` 和 `kp2` 是分别在两张图片上提取的关键点列表，`des1` 和 `des2` 是分别对应的特征描述符列表。`good_matches` 是从所有匹配中挑选出的最佳匹配。

最后，使用 `good_matches` 中的索引信息从 `kp1` 和 `kp2` 中提取出匹配的关键点坐标。