statistic, pvalue = wilcoxon(fit_leo) ValueError: Sample x must be one-dimensional.

在使用`wilcoxon`函数进行统计检验时，出现`ValueError: Sample x must be one-dimensional.`这个错误意味着传入的样本数据`fit_leo`不是一维的，`wilcoxon`函数需要一维数组来进行Wilcoxon秩检验，这是一种非参数的检验方法，用于比较两组或多个独立样本的顺序关系。

`wilcoxon`函数通常用来自两个或更多样本的排名来进行比较，如果数据不是一个扁平的一维列表（即行向量），那么它就不能正确处理。确保`fit_leo`是一个包含所有观察值的列向量或一维数组，没有嵌套的列表或其他多维结构。

如果你的数据原本是二维的，可能需要先将其展平成一维再进行计算。例如，如果`fit_leo`是DataFrame或numpy数组，你可以这样做：

if isinstance(fit_leo, pd.DataFrame):
    fit_leo = fit_leo.squeeze()  # 对DataFrame取值
elif isinstance(fit_leo, np.ndarray):
    if len(fit_leo.shape) > 1 and fit_leo.shape[1] == 1:
        fit_leo = fit_leo.flatten()  # 对多列数组取第一列

statistic, pvalue = wilcoxon(fit_leo)