在Python编程中，np.ndarray和numpy.ndarray实际上是同一个东西，因为np通常是通过import numpy as np来引入的NumPy库的缩写。因此，出现“expected np.ndarray (got numpy.ndarray)”这样的错误信息通常不是因为这两个命名空间有任何不同，而更可能是其他原因导致的错误提示。

以下是一些检查和解决这个错误的方法：

1. 检查导入： 确保你使用的是一致的导入方式。通常来说，直接使用import numpy as np，然后用np.ndarray即可。如果其他部分代码使用了import numpy而非np的缩写，也可能导致误解。

2. 警惕重定义： 检查代码中是否有重定义或覆盖了np或numpy，例如，将它们定义为了某个函数名或变量名。

3. 版本问题： 确保你的NumPy版本是最新的，或者与代码要求的版本是一致的。有时特定版本会导致意想不到的兼容性问题。

4. 验证输入类型： 检查传入的变量是否确实是一个numpy.ndarray对象，而不是其他类似对象。例如，某些科学计算库可能使用类似结构的数据类型，但并非NumPy数组。

5. 代码调试： 使用断点和打印语句来确认变量的数据类型。你可以用print(type(your_variable))来输出变量类型以帮助诊断问题。

6. 第三方库： 如果使用其他第三方库进行深度学习或数据处理（如TensorFlow和PyTorch），确保这些库预期的输入类型与实际提供的array类型一致。

7. 文档参考： 如果是特定函数或方法产生的错误，请查阅相关库的文档，确保你的用法符合预期。

通过上述方法，你应该能够找到并解决相关问题。如果问题仍然存在，考虑细化你的问题语境，帮助自己或他人进一步诊断。