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

'numpy.ndarray' object确实没有apply方法，因为apply是pandas中的方法。如果想对numpy数组中的每个元素应用一个函数，可以使用numpy的vectorize方法。例如：

import numpy as np

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

def square(x):
    return x**2

vfunc = np.vectorize(square)
result = vfunc(arr)

print(result) # 输出 [ 1  4  9 16]

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'apply'

这错误通常是因为 Numpy 的 ndarray 类型没有 apply 方法导致的。apply() 方法是 Pandas 库的方法，可以用于对 DataFrame 或 Series 应用函数。

如果你想在 Numpy 数组中应用函数，可以使用 numpy.apply_along_axis() 方法。该方法允许您沿着指定的轴应用给定的函数。

例如，如果您想将函数 func 应用于 2D 数组 arr 的每一行，您可以使用以下代码：

import numpy as np

def func(row):
  # do something with row
  return row

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

result = np.apply_along_axis(func, 1, arr)

这将返回一个包含每行处理结果的数组。

python 'numpy.ndarray' object has no attribute 'apply'

'numpy.ndarray'对象没有属性'apply'是因为NumPy的ndarray对象没有内置的'apply'方法。'apply'方法是Pandas中的一个函数，用于对数据进行逐行或逐列的操作。如果你想在NumPy的ndarray对象上使用'apply'方法，你需要先将其转换为Pandas的DataFrame对象。

以下是一个示例代码，演示如何将NumPy的ndarray对象转换为Pandas的DataFrame对象，并使用'apply'方法对数据进行操作：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个NumPy的ndarray对象
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将ndarray对象转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(arr)

# 使用'apply'方法对数据进行操作
result = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0)  # 对每一列求和

print(result)

输出结果为每一列的求和值：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

请注意，这里使用的是Pandas的'apply'方法，而不是NumPy的'apply'方法。因此，如果你想在NumPy的ndarray对象上使用'apply'方法，你需要先将其转换为Pandas的DataFrame对象。