'numpy.float64' object has no attribute 'applymap'

对不起，我之前的回答有误。`applymap()`函数是Pandas中的函数，而不是Numpy中的函数，因此在Numpy中无法使用该函数。在Numpy中，可以使用`numpy.vectorize()`函数结合`format()`函数来实现类似的功能。具体做法如下：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[0.1234, 0.5678], [0.2468, 0.8642]])

# 使用numpy.vectorize()函数结合format()函数将数值转换为百分比格式，并保留为数值类型
percent_arr = np.vectorize(lambda x: '{:.2%}'.format(x))(arr).astype(float)

# 输出结果
print(percent_arr)

这段代码会将数组中的数值转换为百分比格式，并且保留2位小数。输出的结果如下：

array([[12.34, 56.78],
       [24.68, 86.42]])

需要注意的是，`numpy.vectorize()`函数是将函数向量化的方法，可以将一个函数应用于一个数组的每个元素上。在这里，我们将`lambda`函数结合`format()`函数向量化，以便将其应用于数组的每个元素上。最终得到的`percent_arr`数组中的元素是数值类型，可以直接进行数值计算。

相关问题

AttributeError: numpy.float64 object has no attribute append

这个错误提示意味着你试图在一个 numpy.float64 对象上调用 append 方法，但是该对象并没有这个方法。numpy.float64 是一个标量类型，它不支持 append 操作。如果你想要将多个 float64 值存储到一个数组中，可以使用 numpy 数组或 Python 列表。

下面是一个使用 numpy 数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的 float64 数组
arr = np.array([], dtype=np.float64)

# 向数组中添加元素
arr = np.append(arr, 1.0)
arr = np.append(arr, 2.0)
arr = np.append(arr, 3.0)

print(arr)  # 输出 [1. 2. 3.]

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

numpy.ndarray对象没有'applymap'属性。'applymap'方法是pandas.DataFrame对象的方法，用于对DataFrame中的每个元素应用函数。如果你想在一个numpy数组中应用函数，你可以使用numpy的向量化操作。你可以使用numpy的vectorize函数来实现这一点。这个函数可以将一个标量函数转换为一个接受数组作为输入并返回数组的新函数。

下面是一个示例代码，演示了如何使用numpy的vectorize函数来在numpy数组中应用函数：

import numpy as np

def square(x):
   return x**2

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

# 使用numpy的vectorize函数将square函数转换为适用于数组的新函数
vfunc = np.vectorize(square)

# 在数组中应用新函数
result = vfunc(arr)

print(result)

这将输出：

[ 1  4  9 16 25]

请注意，使用numpy的vectorize函数可能会对性能产生一些影响，因为它会遍历整个数组，并对每个元素应用函数。如果你的数据集很大，推荐使用其他numpy操作来实现相同的功能，以获得更好的性能。