超彻底解决Sklearn报错np.int解决教程！

解决“module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘”错误的完整指南

在使用流行的数据科学库 sklearn 时，你可能会遇到一个令人沮丧的错误提示：“module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘”。这个错误是由一个看似简单的遗留问题引起的，但它可以令人头疼，尤其是当你在赶时间的时候。不用担心，本指南将深入探讨这个问题，并为你提供一个一体化的解决方案。

1. 错误的原因

这个错误的根源在于 numpy 库中一个名为 np.int 的属性的弃用。在较早版本的 numpy 中，np.int 代表整数数据类型。然而，在 numpy 1.20 及更高版本中，它已被重命名为 np.int_。如果你使用的是过时的 numpy 版本，sklearn 将无法识别 np.int，从而导致错误。

2. 解决方案

解决此错误有三种方法：

方法 1：升级 numpy 库

这是解决此问题的推荐方法。只需使用 pip 安装 numpy 的最新版本：

pip install numpy --upgrade

方法 2：修改代码

如果你不想升级 numpy 库，你可以通过在代码中将 np.int 替换为 np.int_ 来解决错误。例如：

# 原始代码
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 1, 0])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 修改后的代码
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.int_)
y = np.array([0, 1, 0], dtype=np.int_)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

方法 3：使用兼容的 sklearn 版本

如果你使用的是旧版本的 sklearn 库，也可能导致此错误。为了解决这个问题，请使用与 numpy 版本兼容的 sklearn 版本。

• 对于 numpy 1.20 及更高版本，使用 sklearn 1.1 或更高版本。
• 对于 numpy 1.19 或更低版本，使用 sklearn 0.24 或更低版本。

3. 结论

通过遵循本文中概述的步骤，你应该能够轻松解决“module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘”错误。升级 numpy 库是首选方法，但修改代码或使用兼容的 sklearn 版本也是可行的选择。现在，你可以专注于利用 sklearn 的强大功能，而无需担心此烦人的错误。

常见问题解答

1. 为什么 np.int 被弃用了？

np.int 被弃用是为了消除歧义，因为 int 在 Python 中既是内置类型又是 numpy 数据类型。np.int_ 更明确地指 numpy 的整数数据类型。

2. 我是否需要升级 numpy 和 sklearn 的所有项目？

否，你只需要升级使用 np.int 的项目或使用旧版 sklearn 的项目。

3. 升级 numpy 是否会破坏我的其他代码？

通常情况下，不会。然而，强烈建议在升级之前备份你的代码。

4. 有没有其他解决方法？

没有其他广泛使用的解决方法。

5. 如何避免将来出现此错误？

保持 numpy 和 sklearn 库的最新版本，并始终参考官方文档，以了解任何弃用或更改。