首页3、已知c= np.arange(24).reshape(3,4,2) 那么c.sum(axis = 0)

3、已知c= np.arange(24).reshape(3,4,2) 那么c.sum(axis = 0)

时间: 2023-12-31 18:06:03 浏览: 51

python3.7解决最小二乘遇到ValueError:Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.].关于reshape和predict

在用python的LinearRegression做最小二乘时遇到如下错误： ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.]. 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. 翻译过来是： ValueError：预期为2D数组，改为获取1D数组：数组= [5.]。如果数据具有单个

c.sum(axis=0)的结果为一个形状为(4,2)的数组，即对于c中的每个二维数组(3,2)，将其对应位置的元素相加。具体实现为： ``` import numpy as np c = np.arange(24).reshape(3, 4, 2) result = c.sum(axis=0) print(result) ``` 输出结果为： ``` [[12 15] [18 21] [24 27] [30 33]] ```

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