在本文中，您将会了解到关于如何修复AttributeError：模块'numpy'没有属性'square'的新资讯，同时我们还将为您解释attributeerror:modulehasnoattrib
在本文中，您将会了解到关于如何修复AttributeError：模块'numpy'没有属性'square'的新资讯，同时我们还将为您解释attributeerror:module has no attribute的相关在本文中，我们将带你探索如何修复AttributeError：模块'numpy'没有属性'square'的奥秘，分析attributeerror:module has no attribute的特点，并给出一些关于AttributeError-'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'、AttributeError: 'numpy.float64' 对象没有属性 '_id'、AttributeError：''numpy.ndarray'对象没有属性'rolling''仅在过滤CSV数据后出现、AttributeError：'str'对象没有属性'isnumeric'的实用技巧。
本文目录一览：- 如何修复AttributeError：模块'numpy'没有属性'square'（attributeerror:module has no attribute）
- AttributeError-'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'
- AttributeError: 'numpy.float64' 对象没有属性 '_id'
- AttributeError：''numpy.ndarray'对象没有属性'rolling''仅在过滤CSV数据后出现
- AttributeError：'str'对象没有属性'isnumeric'
如何修复AttributeError：模块'numpy'没有属性'square'（attributeerror:module has no attribute）
我已经将numpy更新为1.14.0。我使用Windows10。我尝试运行代码，但出现此错误：
AttributeError：模块“ numpy”没有属性“ square”
这是我的进口商品：
%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom sklearn.metrics import confusion_matriximport math答案1
小编典典我删除了numpy.py，然后更新了我的numpy，它起作用了！
AttributeError-'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'
如何解决AttributeError-''numpy.ndarray''对象没有属性''drop''？
对于当前的项目，我计划在包含数字数据的CSV集合上运行scikit-learn随机梯度助推器算法。
调用脚本的X = Germany.drop(''Status'',axis=''columns'')时，我收到了AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''drop''。
我认为此错误可能与以下事实有关：我正在转换CSV数据pd.to_numeric，这也可能会转换字符串标题。有没有可以进行此操作的智能调整？
CSV数据具有以下结构：
相应的代码如下：
Germany = pd.read_csv(''./Germany_filtered.csv'',index_col=0)
Germany = Germany.fillna("")
Germany = pd.to_numeric(Germany.columns.str,errors=''coerce'')
Germany.head()
X = Germany.drop(''Status'',axis=''columns'')
y = Germany[''Status'']
解决方法
In [167]: df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=[''a'',''b'',''c'',''d''])
drop在数据框上可以正常工作：
In [168]: df.drop(''c'',axis=''columns'')
Out[168]:
a b d
0 0 1 3
1 4 5 7
2 8 9 11
to_numeric产生一个numpy数组：
In [169]: x = pd.to_numeric(df.columns.str,errors=''coerce'')
In [170]: x
Out[170]:
array(<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x7fef602862b0>,dtype=object)
In [171]: type(x)
Out[171]: numpy.ndarray
在进入head之前，它应该抱怨drop：
In [172]: x.head()
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-172-830ed5e65d76>",line 1,in <module>
x.head()
AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''head''
In [173]: x.drop()
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-173-6d3a33341569>",in <module>
x.drop()
AttributeError: ''numpy.ndarray'' object has no attribute ''drop''
to_numeric文档怎么说？我没有与之合作，但显然您不想将其传递给df.columns.str对象。我尚未使用此功能，但让我们尝试将其传递给数据框：
In [176]: x = pd.to_numeric(df,errors=''coerce'')
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-176-d095b0166b8f>",in <module>
x = pd.to_numeric(df,errors=''coerce'')
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/tools/numeric.py",line 139,in to_numeric
raise TypeError("arg must be a list,tuple,1-d array,or Series")
TypeError: arg must be a list,or Series
因此，让我们传递一列/系列：
In [177]: x = pd.to_numeric(df[''a''],errors=''coerce'')
In [178]: x
Out[178]:
0 0
1 4
2 8
Name: a,dtype: int64
结果Series可以在同一列或新列中分配回数据框：
In [179]: df[''a''] = x
In [180]: df
Out[180]:
a b c d
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
现在在我的示例框架中，无需进行此转换，但它应该可以为您提供一些帮助。
让我们尝试真正的字符串转换：
In [195]: df[''a''] = [''00'',''04'',''LS'']
In [196]: df
Out[196]:
a b c d
0 00 1 2 3
1 04 5 6 7
2 LS 9 10 11
链接的答案无济于事：
In [197]: pd.to_numeric(df.columns.str,errors=''coerce'')
Out[197]:
array(<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x7fef602862b0>,dtype=object)
但是我的版本确实产生了一个数字系列：
In [198]: pd.to_numeric(df[''a''],errors=''coerce'')
Out[198]:
0 0.0
1 4.0
2 NaN
Name: a,dtype: float64
AttributeError: 'numpy.float64' 对象没有属性 '_id'
如何解决AttributeError: ''numpy.float64'' 对象没有属性 ''_id''？
我正在为我的训练回合进行自定义，但是在计算 loss_value 时出现此错误。我该怎么做才能修复它？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
AttributeError：''numpy.ndarray'对象没有属性'rolling''仅在过滤CSV数据后出现
如何解决AttributeError：''''numpy.ndarray''对象没有属性''rolling''''仅在过滤CSV数据后出现？
如果我按照下面给出的方法传递csv数据的值，则会产生输出。
data = pd.read_csv("abc.csv")
avg = data[''A''].rolling(3).mean()
print(avg)
但是，如果按照下面给出的方法传递值，则会产生错误。
dff=[]
dff1=[]
dff1=abs(data[''A''])
b,a = scipy.signal.butter(2,0.05,''highpass'')
dff = scipy.signal.filtfilt(b,a,dff1)
avg = dff.rolling(3).mean()
print(avg)
错误是：
AttributeError：''numpy.ndarray''对象没有属性''rolling''
我不明白，代码有什么问题？
应用dff = pd.Dataframe(dff)后出现新问题。顶部显示一个意外的零。
这是什么原因？如何摆脱这个问题？
解决方法
rolling是对熊猫Series和DataFrame的功能。 Scipy对这些一无所知，并生成Numpy ndarray作为输出。它可以接受数据框和序列作为 input ，因为Pandas类型可以在需要时模仿ndarray。
解决方案可能就像使用
将ndarray重新包装为数据框一样简单。dff = pd.Dataframe(dff)
AttributeError：'str'对象没有属性'isnumeric'
如何解决AttributeError：''str''对象没有属性''isnumeric''？
str.isnumeric()仅在Python 3上可用。该错误表明您使用的是Python 2，而只有Python
2unicode.isnumeric()存在。
您应该真正使用str.isdecimal()或更好地使用 异常处理 ：
def p2f(x):
try:
return float(x.strip(''%''))/100
except ValueError:
return 0.0 if x in (''SUPP'', ''NEW'', ''LOWCOV'', ''NA'', '''') else x
.isnumeric()匹配float()不接受的BMP中的430个Unicode代码点，并且有些代码点.isdigit()返回true也不能转换。
您可以生成自己的表进行检查：
for i in range(2 ** 16):
c = chr(i)
if c.isnumeric() or c.isdigit() or c.isdecimal():
try:
f = float(c)
except ValueError:
f = ''<not convertible>''
di, de, nu = (''\u2705'' if test() else ''\u274c'' for test in (c.isdigit, c.isdecimal, c.isnumeric))
print(f''{c!a:<6} {c}\tdigit: {di} decimal: {de} numeric: {nu} float: {f}'')
产生如下输出：
''0'' 0 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 0.0
''1'' 1 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 1.0
''2'' 2 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 2.0
''3'' 3 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 3.0
''4'' 4 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 4.0
''5'' 5 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 5.0
''6'' 6 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 6.0
''7'' 7 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 7.0
''8'' 8 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 8.0
''9'' 9 digit: ✅ decimal: ✅ numeric: ✅ float: 9.0
''\xb2'' ² digit: ✅ decimal: ❌ numeric: ✅ float: <not convertible>
''\xb3'' ³ digit: ✅ decimal: ❌ numeric: ✅ float: <not convertible>
''\xb9'' ¹ digit: ✅ decimal: ❌ numeric: ✅ float: <not convertible>
''\xbc'' ¼ digit: ❌ decimal: ❌ numeric: ✅ float: <not convertible>
''\xbd'' ½ digit: ❌ decimal: ❌ numeric: ✅ float: <not convertible>
''\xbe'' ¾ digit: ❌ decimal: ❌ numeric: ✅ float: <not convertible>
并且您会发现只有该decimal列的所有不可转换代码点都有叉号。
如果要isdecimal()在Python 2中使用，则必须先将字节字符串解码为Unicode。
解决方法
有点困惑，因为我很肯定我以前曾经做过这项工作。
我创建了以下方法…
def p2f(x):
if x.strip(''%'').isnumeric():
return float(x.strip(''%''))/100
elif x in [''SUPP'',''NEW'',''LOWCOV'',''NA'','''']:
return 0.0
else:
return x
但是当我在导入的CSV文件上运行它时，会产生此错误：
AttributeError: ''str'' object has no attribute ''isnumeric''
尽管我可以看到这isnumeric是str文档中的一个属性：
https://pandas.pydata.org/pandas-
docs/stable/generation/pandas.Series.str.isnumeric.html?highlight=isnumeric#pandas.Series.str.isnumeric
除非我没有正确解释信息？
今天关于如何修复AttributeError：模块'numpy'没有属性'square'和attributeerror:module has no attribute的讲解已经结束，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于AttributeError-'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'、AttributeError: 'numpy.float64' 对象没有属性 '_id'、AttributeError：''numpy.ndarray'对象没有属性'rolling''仅在过滤CSV数据后出现、AttributeError：'str'对象没有属性'isnumeric'的相关知识，请在本站搜索。
本文标签：
