ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[]. 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.怎么改正
时间: 2023-06-17 13:04:47 浏览: 88
这个错误通常是因为数据的维度不匹配导致的。您可以通过使用 `reshape` 函数来改变数据的维度,具体的方法取决于您的数据类型和形状。下面是一些可能的解决方案:
如果您的数据是一个一维数组,您可以使用 `reshape(-1,1)` 把它转换成一个二维数组:
```python
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4])
data = data.reshape(-1, 1)
```
如果您的数据是一个二维数组,但是只有一行,您可以使用 `reshape(1,-1)` 把它转换成一个有一行多列的数组:
```python
import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3, 4]])
data = data.reshape(1, -1)
```
如果您的数据已经是一个二维数组,并且每个样本都只有一个特征,您可以使用 `reshape(-1)` 把它转换成一个一维数组:
```python
import numpy as np
data = np.array([[1], [2], [3], [4]])
data = data.reshape(-1)
```
请注意,您需要根据您的数据类型和形状选择适当的 `reshape` 函数。
相关问题
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[9.].
这个错误通常表示你在使用某些需要输入二维数组的函数时,却传入了一维数组。你需要将这个一维数组转换成二维数组,例如可以使用reshape函数将其转换成一个只有一列的二维数组:
```
import numpy as np
arr_1d = np.array([9.])
arr_2d = arr_1d.reshape(-1, 1)
```
这样就可以将`[9.]`转换成一个只有一列的二维数组`[[9.]]`,然后在使用相关函数时传入`arr_2d`即可。
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[]. 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.
抱歉,上述代码中的预测部分可能会出现这个错误。这是因为 `LinearRegression` 模型需要接收二维数组作为输入,而我们传递给它的是一维数组。为了解决这个问题,我们可以使用 `reshape` 方法将一维数组转换为二维数组。以下是更新后的代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import numpy as np
def get_lottery_numbers():
url = 'http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.182 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
rows = soup.find_all('tr', {'class': 'red'})
lottery_numbers = []
for row in rows:
numbers = row.find_all('em')
lottery_numbers.append([int(number.text) for number in numbers])
return lottery_numbers
def predict_next_lottery_number():
lottery_numbers = get_lottery_numbers()
X = np.array([[i] for i in range(1, len(lottery_numbers) + 1)])
y = np.array([numbers[0] for numbers in lottery_numbers])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
next_number = model.predict(np.array([[len(lottery_numbers) + 1]]))
return int(next_number)
# 测试代码
print("历史双色球开奖号码:")
lottery_numbers = get_lottery_numbers()
for numbers in lottery_numbers:
print(numbers)
print("\n预测下期双色球开奖号码:")
next_number = predict_next_lottery_number()
print(next_number)
```
在这个更新后的代码中,我们使用 `numpy` 库将输入数据转换为二维数组。`X` 是一个二维数组,表示历史开奖期数的序号。`y` 是一个一维数组,表示历史开奖号码的第一个数字。这样,我们就可以将二维数组传递给 `LinearRegression` 模型进行训练和预测。
请注意,这只是一个简单的示例,用于说明如何使用线性回归模型进行预测。实际上,双色球的开奖结果是随机的,没有明显的规律可循。这段代码只是提供一个简单的示例,不保证预测结果的准确性。在实际应用中,我们可能需要更复杂的模型和更多的特征来提高预测准确性。
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