Ошибка AttributeError: объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «split» в Python

Чтобы обработать ошибку AttributeError: объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «split» в Python, убедитесь, что вы применяете метод разделения к правильному типу данных. Сначала преобразуйте массив NumPy в строку или используйте np.char.split для массивов, содержащих строки, или примените понимание списка для массивов с отдельными строковыми элементами, тем самым избегая этой распространенной ошибки несоответствия типов.

Ошибка AttributeError в Python возникает в случае сбоя ссылки или назначения атрибута. В конкретном случае, когда объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «split», ошибка указывает на то, что метод разделения вызывается в массиве NumPy, который не поддерживает этот метод.

Пример:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4])
result = data.split(',')
print(result)

Вывод: после выполнения кода в Pycharm результат можно увидеть на снимке экрана ниже.

AttributeError: объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «split» в Python

Содержание

Причины

Вот основные причины, которые могут вызвать ошибку AttributeError в Python:

  1. Непонимание типов данных. Часто эта ошибка возникает из-за неправильного понимания того, что массив NumPy в Python можно рассматривать как строку или список, но это не так.
  2. Неправильная обработка данных: попытка применить строковые методы к числовым массивам в Python.
  3. Проблемы преобразования типов данных: невозможно преобразовать массив Python NumPy в строку или список перед попыткой выполнения строковых операций.

Как исправить

Давайте рассмотрим некоторые методы, которые могут помочь нам исправить ошибку AttributeError: объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «split» в Python, или мы можем сказать, что будем использовать функцию np.split в Python.

1. С проверкой типа данных

Перед вызовом разделения убедитесь, что тип данных переменной — строка или список в Python.

import numpy as np

responses = np.array(["New York, NY", "Los Angeles, CA", "Chicago, IL"])
if isinstance(responses, str):
    # If responses were a string, split here
    split_responses = responses.split(',')
else:
    print("Data is not in string format.")

Выход:

Data is not in string format.

После выполнения кода в Pycharm результат можно увидеть на снимке экрана ниже.

С проверкой типа данных

2. После преобразования массива NumPy в строку

Если нам нужно разделить содержимое массива NumPy в Python, сначала преобразуйте его в строку.

import numpy as np

city_names = np.array(["New York, Los Angeles, Chicago"])
str_city_names = city_names.item()  # Converts NumPy array to string
split_city_names = str_city_names.split(', ')
print(split_city_names)

Выход:

['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']

Ниже приведен скриншот после реализации кода в редакторе Pycharm.

Разбить массив Python по значению

3. По значению

Если вы имеете дело с массивом строк в Python и хотите разделить каждую строку, используйте векторизованную операцию.

import numpy as np

addresses = np.array(["New York, NY", "Los Angeles, CA", "Chicago, IL"])
split_addresses = np.char.split(addresses, sep=', ')
print(split_addresses)

Выход:

[list(['New York', 'NY']) list(['Los Angeles', 'CA'])
 list(['Chicago', 'IL'])]

После реализации кода в редакторе Pycharm снимок экрана указан ниже.

По значению 

4. Используя понимание списка

Мы можем преобразовать массив NumPy в Python в список, а затем применить метод разделения.

import numpy as np

cities = np.array(["New York", "Los Angeles", "Chicago"])
split_cities = [city.split() for city in cities.tolist()]
print(split_cities)

Выход:

[['New', 'York'], ['Los', 'Angeles'], ['Chicago']]

После реализации кода в редакторе Pycharm снимок экрана указан ниже.

Используя понимание списка

Объект numpy.ndarray не имеет атрибута Split

Чтобы избежать того, что объект numpy.ndarray не имеет атрибута «split» в Python, мы можем попробовать следующие методы:

  1. Всегда проверяйте типы данных. Помните о типе данных, с которым вы работаете, особенно при работе с внешними источниками данных.
  2. Используйте векторизованные операции в NumPy: используйте векторизованные операции NumPy для эффективных вычислений с массивами.
  3. Обработка ошибок: реализуйте блоки try-кроме для корректного перехвата и обработки ошибок.
Добавить комментарий