成功解决Error：AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘long‘.

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🌳引言🌳

在Python编程中，NumPy是一个至关重要的库，尤其在进行大规模数值计算时。它提供了许多高效的数学函数和操作，大大简化了计算过程。然而，即使是如此强大的工具，也难免在使用过程中遇到问题。一个常见的问题就是“AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘long’”。这个错误信息表明在代码中尝试访问NumPy库中的long属性时出现了问题。本文将深入探讨这个问题的原因，并提供解决方案。

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🌳报错分析🌳

报错截图如下：

图1 报错截图

从报错信息来看，当前版本的NumPy库已经没有long属性，因此可行的解决方案是降低numpy版本。

🌳解决方案1：降低NumPy版本🌳

当前NumPy版本如下图所示：

图2 当前NumPy版本

为了满足项目需求，我们需要将当前环境中NumPy的版本从1.25.0降级到一个较旧的版本。
首先，我们可以执行python指令查看当前的python版本

Python 3.9.1 (default, Dec 11 2020, 09:29:25) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 

从运行结果可以看出，当前python版本为3.9.1。

已知目前环境中的python版本为3.9.1，下一步就是确定哪些较旧的numpy版本与当前python版本兼容。通过查询🔗Numpy官方文档🔗，可以得到Numpy版本和python版本的对应关系，示例如下：

Numpy版本	兼容的Python版本
1.26.0	3.9-3.12
1.25.0	3.9-3.11
1.24.0	3.8-3.11
1.23.0	3.8-3.10
1.22.0	3.8-3.10
1.21.0	3.7-3.9

从表格可以看出，我们可将Numpy版本降低⬇️到1.21.0即可。命令如下：

# 卸载当前NumPy版本
pip uninstall numpy

# 安装指定版本的NumPy
pip install numpy==1.21.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在处理NumPy库中缺少float属性的问题时，一些开发者可能会选择降低Numpy的版本以寻求解决方案。然而，这种做法背后潜藏着危机。关键的是，许多重要的第三方库（如opencv）对NumPy的版本有特定的要求。为了修复一个小错误而轻率地卸载当前版本的NumPy库，可能会引发一系列的运行时问题。新安装的NumPy版本可能与那些依赖特定NumPy版本的第三方库存在兼容性问题，这无疑增加了系统出现故障的风险。

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🌳解决方案2：更改NumPy源码🌳

基于提供的错误信息，我们能够准确地找到引发错误的代码段。在深入剖析后，我们发现问题很可能源自图中绿色高亮显示的代码行。只要我们对这行代码进行细致的检查并作出相应的调整，就有很大的机会修复这个问题。

图3 出错代码行
修改后的代码行如下所示：

my_array = np.zeros((224, 224), np.long)  # 修改前
my_array = np.zeros((224, 224), int)  # 修改后
my_array = np.zeros((224, 224), np.int32)  # 修改后
my_array = np.zeros((224, 224), np.int64)  # 修改后

我们只需要把np.long修改成np.int32或np.int或np.int64即可在不更换numpy版本的前提下解决numpy库没有 'long’属性的问题。

参考文章

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🌳结尾🌳

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