sklearn.preprocessing.MinMaxScaler: не транслируемая ошибка формы вывода - PullRequest
Новая
       36

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler: не транслируемая ошибка формы вывода

1 голос
/ 10 июня 2019

Может кто-нибудь объяснить мне, почему я получаю следующую ошибку: 

ValueError: non-broadcastable output operand with shape (1,1) 
doesn't match the broadcast shape (1,2)

при выполнении: 

    X = np.array([[i, j] for i, j in zip(dati['a'], dati['b'])], 
        dtype = float) #np.shape(X) is (23, 2)

    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    X = scaler.fit_transform(X) #np.shape(X) is (23, 2)

    X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) #np.shape(X) is (23, 2, 1)

    X = f(X) #np.shape(X) is (23, 1)

    X = scaler.inverse_transform(X)

    p = np.array([dati[['a','b']].iloc[-1]], dtype = float) #np.shape(X) is (1, 2)

    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    p = scaler.fit_transform(p) #np.shape(X) is (1, 2)

    p = np.reshape(p, (p.shape[0], p.shape[1], 1)) #np.shape(X) is (1, 2, 1)

    p = f(p) #np.shape(p) is (1, 1)

    p = scaler.inverse_transform(p) #Here the error

Я действительно не понимаю, почему применение метода inverse_transform к результату f (X), который имеет размеры, отличные от X, все в порядке, и, делая то же самое для f (p), который имеет размеры, отличные от p, я получаю ошибку.

...