【BUG】已解决：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

news2024/9/23 23:23:44

已解决：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

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Yan--yingjie

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当遇到“ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead”这个错误时，通常是因为在使用某些函数或方法时，期望输入的是一个二维数组（2D array），但实际传递的是一个一维数组（1D array）。为了解决这个问题，可以使用NumPy库中的reshape()函数将一维数组转换为二维数组。

具体来说，你可以通过以下步骤来解决这个错误：

识别问题：首先需要确认你的数据是否确实是一维数组，并且你正在尝试将其传递给一个期望二维数组的函数或方法。
使用reshape()函数：
- 如果你的数据包含单个特征（即一维数组），可以使用array.reshape (-1, 1)来将其转换为二维数组。例如：

     import numpy as np
     data = np.array ([1, 2, 3])
     reshaped_data = data.reshape (-1, 1)
     print(reshaped_data.shape )  # 输出结果为 (3, 1)

 这种方式适用于数据只有一列的情况<span data-key="1" class="reference-num" data-pages='[]'>4</span><span data-key="2" class="reference-num" data-pages='[]'>5</span><span data-key="3" class="reference-num" data-pages='[]'>6</span>。

如果你的数据包含单个样本（即一维数组），可以使用array.reshape (1, -1)来将其转换为二维数组。例如：

     import numpy as np
     data = np.array ([1, 2, 3])
     reshaped_data = data.reshape (1, -1)
     print( reshaped_data.shape )  # 输出结果为 (1, 3)

 这种方式适用于数据只有一行的情况<span data-key="4" class="reference-num" data-pages='[]'>4</span><span data-key="5" class="reference-num" data-pages='[]'>5</span><span data-key="6" class="reference-num" data-pages='[]'>6</span>。

3. 检查并调整代码：确保在调用相关函数或方法之前，已经正确地对数据进行了形状调整。例如，在使用sklearn的预处理模块如StandardScaler时，需要确保输入数据是二维数组。

进一步处理：如果上述方法仍然无法解决问题，可以考虑使用其他方法如np.newaxis 来添加新的轴以改变数组的形状。例如：

   import numpy as np
   data = np.array ([1, 2, 3])
   reshaped_data = data[:, np.newaxis ]
   print(reshaped_data.shape )  # 输出结果为 (3, 1)

这种方式同样适用于将一维数组转换为二维数组。

【其他错误】

如果出现模块错误

进入控制台输入：建议使用国内镜像源

pip install 模块名称 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

我大致罗列了以下几种国内镜像源：

清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
     
阿里云
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
     
豆瓣
https://pypi.douban.com/simple/
     
百度云
https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
     
中科大
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
     
华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
     
腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/