numpy.ndarray对象无append属性报错及代码问题求助

报错原因 #

你代码里的X_train或y_train在循环开始前已经被定义为numpy数组（ndarray），而numpy数组并没有append()方法——这个方法是Python原生列表（list）的专属方法，调用时自然触发报错。

解决方案 #

方案1：用列表存储数据，最后转numpy数组（推荐） #

先初始化空列表，循环中用列表的append()添加元素，最后一次性转换为numpy数组，这种方式效率更高：

# 初始化空列表
X_train = []
y_train = []

for i in range(60,1259):
    X_train.append(training_scaled[i-60:i, 0])
    y_train.append(training_scaled[i,0])

# 转换为numpy数组
x_train,y_train = np.array(X_train),np.array(y_train)

方案2：使用numpy的np.append()函数 #

如果必须基于numpy数组操作，要使用numpy提供的np.append()函数，注意维护好数组的维度：

# 提前初始化符合维度要求的空numpy数组
X_train = np.empty((0, 60))  # 每行60个元素，初始0行
y_train = np.empty(0)

for i in range(60,1259):
    # 扩展X_train，需将单个样本转为二维数组后追加
    X_train = np.append(X_train, training_scaled[i-60:i, 0].reshape(1, -1), axis=0)
    # 追加y_train元素
    y_train = np.append(y_train, training_scaled[i, 0])

注意：np.append()每次都会创建新的数组，循环中频繁调用会降低性能，因此优先推荐方案1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sanjay selvaraj