ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[2. 1. 3. ... 1. 2. 4.]. 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.

这个错误通常是由于输入的数据维度不符合模型的要求所导致的。如果你使用的是一个需要二维数据作为输入的模型，但是你输入的数据只有一维，那么就会出现这个错误。解决办法是使用 array.reshape(-1, 1) 将数据转换为二维数组，其中 -1 表示自动计算数组的行数，1 表示数组的列数为 1。如果你使用的是一个需要一维数据作为输入的模型，但是你输入的数据包含多个样本，那么就需要使用 array.reshape(n_samples, -1) 将数据转换为二维数组，其中 n_samples 表示样本的数量，-1 表示自动计算每个样本的特征数。

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。

builtins.ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

To fix the `ValueError` you encountered, you need to reshape your 1D array into a 2D array. You can use the `reshape` method from NumPy to accomplish this. Here's an example of how to do it:

import numpy as np

# Assuming your 1D array is called 'arr'
arr_2d = np.reshape(arr, (-1, 1))

# Now 'arr_2d' is a 2D array with a single column

In this example, `arr` is your 1D array and `arr_2d` is the reshaped 2D array. The `-1` in the `reshape` method's argument means that the size of that dimension will be inferred based on the size of the original array. The `1` specifies that the reshaped array should have a single column.

Make sure to replace `'arr'` with the actual name of your 1D array in your code.