AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'plot' 显示这个错误请修改代码

这个`AttributeError`通常发生在尝试对numpy数组调用matplotlib中的`plot()`函数时，因为numpy数组本身不具备matplotlib图形操作的功能。你需要先将numpy数组转换成pandas DataFrame才能进一步操作。

这里有一个例子，假设你有一个numpy数组`array_data`：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设这是你的numpy数组
array_data = np.array([...])  # 这里应该是一个二维数组，包含年份和对应的值

# 首先将numpy数组转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(array_data, columns=['年份', '数值'])

# 然后才能正确地使用plot()函数
plt.figure()
plt.plot(df['年份'], df['数值'])
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('数值')
plt.title('标题')
plt.show()

如果你直接用`array_data.plot()`，就会遇到`AttributeError`。通过上述修改，你应该可以避免这个问题了。

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上述代码报错：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'plot'

非常抱歉给你带来困惑，之前的代码确实存在问题。下面是一个正确的示例代码，展示了如何创建多个子图的图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建包含2个子图的图表
fig, axs = plt.subplots(2)  # 创建2行1列的子图布局

# 在第一个子图中绘制y1的图像
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Sin(x)')

# 在第二个子图中绘制y2的图像
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Cos(x)')

plt.tight_layout()  # 调整子图布局，避免重叠

plt.show()

在上述示例中，我们使用 `plt.subplots(2)` 创建了一个包含2行1列的子图布局，并将返回的元组解包为 `fig` 和 `axs`。然后，我们可以通过索引访问每个子图，例如 `axs[0]` 表示第一个子图，`axs[1]` 表示第二个子图。在每个子图中，我们可以使用 `plot()` 函数绘制相应的图像，并使用 `set_title()` 设置标题。

你可以根据自己的需要调整子图的行数、列数和布局方式，以创建适合你的多个子图的图像。再次对之前的错误表示歉意，并感谢你的指正。如果还有其他问题，请随时提问。

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

这个错误意味着你正在尝试使用 NumPy 数组的 `plot` 属性，但是 NumPy 数组没有这个属性。 Plot 属性通常与 Matplotlib 库中的对象一起使用，例如 matplotlib.pyplot.plot。

确保你已经导入了 Matplotlib 并且正在使用正确的对象进行绘图。如果你已经使用了正确的对象并且仍然收到此错误，请检查你的代码以查看是否意外地将 NumPy 数组传递给了 `plot` 函数。