chain = np.zeros(coords.shape[0], 'bool') AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'怎么改？

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

y1 = np.zeros(x1.shape[0]) y2 = np.ones(x2.shape[0]) y3 = np.full(x3.shape[0], 2) y4 = np.full(x4.shape[0], 3) y5 = np.full(x5.shape[0], 4)

These lines of code create five different arrays, each filled with a different constant value. The length of each array corresponds to the length of a different input array (x1, x2, x3, x4, x5).

- y1 is an array of zeros, with the same length as x1.
- y2 is an array of ones, with the same length as x2.
- y3 is an array filled with the constant value 2, with the same length as x3.
- y4 is an array filled with the constant value 3, with the same length as x4.
- y5 is an array filled with the constant value 4, with the same length as x5.

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。