ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 7018)) while a minimum of 1 is required.

这个错误通常是因为输入的数据集为空或者没有加载成功导致的。请检查你的数据集是否存在，以及是否正确加载到代码中。你可以使用以下代码检查数据集的长度：

import numpy as np

# 读取数据集
data = np.load('your_data.npy')

# 检查数据集长度
if len(data) == 0:
    raise ValueError('数据集为空！')

如果数据集存在，但是还是出现了这个错误，那么可能是数据集的格式不正确或者数据集中存在缺失值。你可以检查数据集的格式是否正确，并且使用数据清洗的方法处理缺失值。

相关问题

ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 1)) while a minimum of 1 is required.

这个错误通常是由于数据集为空或者被错误地处理导致的。请检查您的代码，看看是否存在以下情况：

1. 数据集为空。如果您的数据集为空，就需要重新读取数据或者检查数据处理代码。
2. 数据处理错误。如果您对数据进行了处理，例如删除缺失值或者进行数据类型转换等操作，就需要确保处理后的数据集不为空，并且数据类型正确。例如，在使用 `sklearn` 进行聚类时，输入数据集的数据类型应该是浮点数型或整数型，不能是字符串型。

以下是一些可能会导致这个错误的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 示例 1: 数据集为空
data = np.array([])
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)  # 报错："Found array with 0 sample(s)"

# 示例 2: 数据处理错误
data = np.array([['1.2', '2.3'], ['3.4', '4.5'], ['5.6', '6.7'], ['x', '8.9']])
data = data.astype(np.float32)  # 将数据类型转换成浮点数型
data = data[np.isfinite(data).all(axis=1)]  # 删除包含缺失值的行
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)  # 报错："Found array with 0 sample(s)"

在这个示例中，示例 1 中的数据集为空，因此会报错；示例 2 中的数据集包含了非数值型数据和缺失值，经过处理后，并没有删除掉所有的行，但是数据中仍然存在非数值型数据，因此会报错。

ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 13)) while a minimum of 1 is required by StandardScaler.

This error message indicates that you are trying to apply the StandardScaler transformation to an empty array or dataset, which is not possible. StandardScaler requires at least one sample (row) in the input data to calculate the mean and standard deviation necessary for scaling the data.

To resolve this issue, you need to ensure that your dataset has at least one row of data before applying the StandardScaler transformation. You can check the shape of your input dataset using the `shape` attribute of the numpy array or pandas dataframe.

For example, if you are using a pandas dataframe called `df`, you can check the shape using the following code:

print(df.shape)

This will print the number of rows and columns in the dataframe. If the number of rows is 0, then you need to add some data to the dataframe before applying the StandardScaler transformation.