在 NumPy 中，如果遇到了错误提示 "module 'numpy' has no attribute 'int'"，这通常意味着正在尝试以错误的方式使用 NumPy 的整数类型。从 NumPy 1.20 版本开始，numpy.int 已经不再是一个有效的属性，因为 NumPy 不再推荐使用特定的固定大小的整数类型（如 numpy.int32 或 numpy.int64）的别名。

在 NumPy 1.20 之前的版本中，numpy.int 是 numpy.int32 或 numpy.int64 的别名，具体取决于的系统架构（32位或64位）。但是，从 NumPy 1.20 开始，为了更加明确地指定整数的大小和符号性，NumPy 推荐使用具体的整数类型，如 numpy.int32, numpy.int64, numpy.uint32, numpy.uint64 等。

一、因此，如果遇到这个错误，应该根据的需求将代码中的 numpy.int 替换为具体的整数类型。

例如，如果想要一个 64 位整数，应该使用 numpy.int64。

import numpy as np  # 在 NumPy 1.20 之前，以下代码可能有效  
# old_value = np.int(42)  # 在 NumPy 1.20 及之后的版本中，应该这样做  
new_value = np.int64(42)  # 或者使用 np.int32, np.uint64 等，取决于需求

二、如果正在处理数组，并且想要指定数组元素的数据类型，应该使用 dtype 参数：

# 创建一个 int64 类型的数组  
array_of_ints = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int64)

三、在代码开头添加numpy.int = numpy.int64

请确保的代码使用的是正确的数据类型，以避免未来的兼容性问题。如果正在维护一个老项目，并且不想更改所有 numpy.int 的引用，可以考虑在代码开头添加以下行来临时解决问题（但请注意，这不是一个推荐的长期解决方案）：

import numpy as np  # 临时解决方案：在 NumPy 1.20+ 中恢复 numpy.int 的旧行为  
# 注意：这不是一个推荐的做法，因为它可能导致其他兼容性问题  
np.int = np.int64  # 或 np.int32，取决于需求

最佳实践是更新代码以使用明确的整数类型。