Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

这个错误提示是因为在最新版本的 NumPy 中不再支持 `[:, None]` 这种多维索引方式。要解决这个问题，你可以使用 `numpy.newaxis` 来代替 `None`：

import numpy as np

# 使用 [:, None] 进行多维索引
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a[:, None] + b

# 使用 numpy.newaxis 进行多维索引
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a[:, np.newaxis] + b

这两种方式的结果是相同的。

相关问题

ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

这个错误通常是由于使用了不再支持多维索引的pandas版本或numpy版本导致的。可能的解决方法如下：

1. 尝试升级pandas和numpy包到最新版本。
2. 将数据转换为numpy数组并使用单个索引。例如，将 `df[:, None]` 替换为 `df.to_numpy()[:, None]`。
3. 使用单个索引而不是多维索引。例如，将 `df[:, 0]` 替换为 `df.iloc[:, 0]` 或 `df.loc[:, 'column_name']`。

如果以上解决方法都无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我们更好地理解问题并提供更准确的帮助。

plt.plot(goal_df['time'], goal_df['use_rate'])报错：ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

这个错误通常是因为在使用 Matplotlib 绘图时，使用了旧版本的 NumPy 语法，而新版本的 NumPy 已经不支持。解决方法是将要绘制的数据转换为 NumPy 数组，然后再进行绘制。例如，如果你想绘制一个 DataFrame 中的两列数据，可以使用以下语法：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'time': [1, 2, 3, 4], 'use_rate': [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})
time_arr = df['time'].values
use_rate_arr = df['use_rate'].values
plt.plot(time_arr, use_rate_arr)

这样就能够正确地绘制 DataFrame 中的数据了。注意，使用 `.values` 方法将 DataFrame 列转换为 NumPy 数组。