Ожидаемый 2D-массив, вместо него получен 1D-массив: array = [5.6 7.]. Измените ваши данные, используя array.reshape (-1, 1)

Question

когда мы нашли значение с помощью прогноза, но я получил ошибку

"Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[5.6 7. ].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a 
  single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample."

это ошибка, plzz, решите мою проблему, это очень сложная ошибка, поэтому я не получил решение об ошибке

Answer 1

Вы только что распечатали ошибку, но сама ошибка дала решение.

В случае, если функция принимает только массив 2 D, любой numpy.ndarray может быть преобразован в массив 2 путем преобразования его в numpy .reshape (arr, (1, -1).

Теперь обратите внимание на эффект операции изменения формы, здесь (1, -1), первые 1 представляют первое измерение массива, -1 представляет или просто использует для выравнивания массив, если у вас есть массив с размером больше 2.

Для одномерного массива вы также можете использовать (1, len(arr))

import numpy
arr = = numpy.array([1, 3, 5, 6, 7, 8, 8])
numpy.reshape(arr, (1, -1))
numpy.reshaoe(arr, (1, len(arr)))

оба преобразования имеют одинаковый результат. Вывод

>>> array([[1, 3, 5, 6, 7, 8, 8]])  # output of numpy.reshape(arr, (1, -1))
>>> array([[1, 3, 5, 6, 7, 8, 8]])  # output of numpy.reshape(arr, (1, len(arr)))

Таким образом, изменение формы делает ваш массив совместимым с функцией, которую вы используете, но в случае, если функция превышает 2D и у вас есть 1D массив, должен быть какой-то значимый способ преобразовать вашу 1-D вещь в 2-D.

Означает, что если функция принимает 2D изображение, и у вас есть 1D аудио последовательность , действительно должен означать полный способ преобразования.

Если вы Вы могли бы также упомянуть, что помощь действительно поможет. А пока мы угадываем на уме, думаем, что тебе нужно.

Поэтому всегда, прежде чем задавать вопрос, пожалуйста, уделите некоторое время разработке вопроса, поэтому получение ответа и решение проблемы гарантировано