chain = np.zeros(coords.shape[0], 'bool') AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'怎么改?
时间: 2023-02-08 17:47:31 浏览: 71
这个错误的意思是,你的 `coords` 变量不是一个 NumPy 数组,而是一个 Python 列表。 NumPy 数组有一个属性 `shape`,可以用来查询数组的形状(即维度和每一维的长度)。但是 Python 列表并没有这个属性。
要解决这个问题,你需要将 `coords` 变量转换成 NumPy 数组。你可以使用 NumPy 库中的 `array` 函数来实现这一点。例如,你可以这样做:
```
import numpy as np
coords = [1, 2, 3, 4]
coords = np.array(coords)
chain = np.zeros(coords.shape[0], bool)
```
这样就能解决这个问题了。
相关问题
mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool) AttributeError: 'DBSCAN' object has no attribute 'labels_'
这个错误的原因是在执行以下代码时,DBSCAN对象没有成功地对数据进行拟合,因此没有生成标签属性labels_:
```
db = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5, metric='precomputed')
y = db.fit_predict(S)
```
为了解决这个问题,您可以尝试检查以下几个方面:
1. 确保导入需要的库,包括sklearn.cluster中的DBSCAN类和numpy库中的np模块。
2. 确保数据S已经被正确地加载和处理,并且可以用于DBSCAN算法的拟合。
3. 检查DBSCAN算法的参数是否正确设置,包括eps和min_samples等参数。
4. 检查数据是否存在异常值或者噪声点,这可能会影响DBSCAN算法的拟合结果。如果存在异常值或者噪声点,可以尝试对数据进行清理或者使用其他聚类算法进行处理。
如果您仍然无法解决这个问题,请提供更多的代码和数据信息,以便我更好地帮助您进行排查。
drawing = np.zeros(img.shape[:], dtype=np.uint8)
This line of code creates a numpy array called 'drawing' with the same shape as the input image (img) and data type 'unsigned integer 8-bit' (dtype=np.uint8). The array is initialized with all values set to zero.
This is commonly used in computer vision and image processing tasks to create a blank canvas where we can draw lines, shapes or other objects on top of the input image. The resulting 'drawing' array can then be overlaid onto the original image to visualize the changes made.