AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arange'
时间: 2023-09-19 17:08:26 浏览: 198
这个错误通常是因为你的 NumPy 库版本太低。在较旧的版本中,`arange` 函数可能不可用。请尝试更新 NumPy 库版本,可以使用以下命令:
```
pip install --upgrade numpy
```
如果你使用的是 Anaconda,可以使用以下命令:
```
conda update numpy
```
如果更新 NumPy 后仍然出现相同的错误,请检查你的代码是否正确导入 NumPy 库。你可以使用以下代码进行检查:
```python
import numpy as np
```
然后,你可以使用以下代码检查`arange`函数是否可用:
```python
a = np.arange(10)
```
如果没有错误,说明你的 NumPy 库已经更新成功,并且可以正常使用`arange`函数了。
相关问题
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arrange'
### 回答1:
这个错误是因为 numpy 模块中没有 `arrange` 属性。你可能想要使用 `arange` 函数,它可以创建一个一维数组,其中包含在给定间隔内的均匀间隔值。你可以这样使用它:
```
import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)
```
这将创建一个包含 0、2、4、6 和 8 的一维数组,并将其打印出来。请注意,函数名是 `arange` 而不是 `arrange`。
### 回答2:
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arrange' 表示在使用numpy库中的arrange函数时出现了错误。出现这个错误的原因可能有以下几种情况:
1. 你可能没有正确安装numpy库。要解决这个问题,你需要先确保已经正确安装了numpy库。你可以使用命令`pip install numpy`来安装numpy库。
2. 你可能在代码中写错了函数名。在最新版本的numpy中,`arrange`函数已经被重命名为`arange`。所以,你需要将代码中的`arrange`改为`arange`。例如,`numpy.arrange(10)`应该改为`numpy.arange(10)`。
3. 你可能导入了其他的numpy模块。如果你导入了其他的模块,例如`import numpy.random as np`,那么你需要使用`np.arange`来调用`arange`函数。
综上所述,要解决这个错误,你需要确保已经正确安装了numpy库,将函数名改为`arange`,或者根据你的导入方式,使用正确的语法来调用`arange`函数。希望我的回答能够帮到你。
### 回答3:
错误信息 "AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arrange'" 表示在调用 numpy.arrange() 函数时出错,因为 numpy 模块中没有名为 arrange 的属性。
正确的函数名应该是 numpy.arange(),该函数用于创建一个具有指定范围和间隔的数组。
为了解决此错误,需要将 numpy.arrange() 改为 numpy.arange()。下面是一个示例代码:
import numpy as np
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)
此代码将创建一个从0到10,间隔为2的数组,输出结果为 [0 2 4 6 8]。
总结:
错误 "AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'arrange'" 表示调用了不存在的属性。要解决此错误,请确保正确调用函数名,并确认所需的功能和函数名称是否正确。
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'arange'
很抱歉,这是我的疏忽,`arange`函数是`numpy`模块的函数,不能用于`ndarray`对象。您可以修改代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取表格数据
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')
# 将nan值设为0,方便后面绘图
df = df.fillna(0)
# 转换为numpy数组
data = df.to_numpy()
# 设定黑色为nan值的颜色
cmap = plt.get_cmap('gist_gray')
cmap.set_bad(color='black')
# 绘制格网图
plt.imshow(data, cmap=cmap, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
# 设定横纵坐标
plt.xticks(np.arange(0, data.shape[1], 30))
plt.yticks(np.arange(0, data.shape[0], 30))
# 显示图像
plt.show()
```
现在使用`data.shape`来获取数组的形状,从而设定坐标的范围。
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