numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'

### 回答1：
这个错误提示意味着你想在一个numpy.ndarray对象上调用columns属性，但是这个属性在numpy.ndarray对象中不存在。可能是因为你将一个DataFrame对象转换成了numpy数组，需要注意数据类型转换。

### 回答2：
首先，这个错误信息告诉我们一个事实，即在numpy中的ndarray类型的对象并没有'columns'这个属性。这个错误通常发生在使用numpy的时候，当我们尝试访问一个没有定义的属性时，就会出现这个错误。

那么，为什么会出现这个错误呢？想要回答这个问题，我们需要了解一下ndarray类型以及相关的属性。

ndarray是numpy中非常重要的一个数据类型，它用于存储多维数组。我们可以对ndarray对象进行操作，例如打印数组、访问数组元素、对数组进行数学运算等等。但是，在进行这些操作前，我们需要先实例化一个ndarray对象，然后才能对其进行操作。

numpy中常见的一个操作是将数据转化为pandas DataFrame对象，然后使用DataFrame的方法进行数据处理。在这个过程中，我们可能会遇到使用'columns'这个属性的情况，因为DataFrame中的数据是以表格形式存储的，这个属性就代表着DataFrame表格中的列。

然而，当我们尝试在一个ndarray对象上使用'columns'时，就会出现'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'这个错误。这是因为ndarray类型并不是DataFrame类型，它没有定义'columns'这个属性。

解决这个问题的方法有很多种，具体的解决方法要根据具体的情况而定。一种比较常见的做法是将ndarray对象转化为DataFrame对象，然后再使用'columns'这个属性进行数据处理。使用numpy中的方法np.array()可以将一个普通的数组转化为ndarray对象，而使用pandas中的方法pd.DataFrame()则可以将ndarray对象转化为DataFrame对象。

总之，'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'这个错误的出现是因为我们在尝试使用一个没有定义的属性。要解决这个问题，需要确定具体的情况，然后根据情况采取相应的解决方法。

### 回答3：
这个错误是由于在使用numpy数组时，尝试访问“columns”属性而导致的。原因是numpy数组是多维数组，不象pandas中的数据框，没有内置的列属性。

在NumPy中，可以使用.shape属性来访问numpy数组的行和列的数量，也可以使用numpy的函数来分别访问行和列。

例如，可以使用numpy的np.shape()函数来访问数组的尺寸，如下所示：

import numpy as np

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

print(np.shape(arr)) #输出(2,3)

这表示arr数组有2行和3列。可以使用索引来访问特定的行和列。

要按列访问，可以使用numpy的.T属性将数组转置为以列为主导的数组，然后可以按照上述方式访问行。

例如，对于上面的示例数组，可以如下访问第一列：

col1 = arr.T[0]

print(col1) #输出[1 4]

因此，在使用numpy数组时，要避免访问“columns”属性，而要使用numpy的其他属性或函数来访问数组的尺寸和元素。